الگونمایی عملکرد و آلایندگی موتور اشتعال جرقه‌ای بیواتانول- بنزین با روش وراثت

نویسندگان

چکیده

در این مقاله، الگونمایی برای پیش‌بینی متغیرهای عملکردی و آلاینده‌های یک موتور اشتعال جرقه‌ای با استفاده روش وراثت ارائه گردیده است. موتوری چهار استوانه با مخلوط‌های بیواتانول- بنزین برای بدست آوردن داده‌های لازم در آموزش و ارزیابی روش وراثت استفاده شد. ابتدا سوخت بنزین خالص با مقدارهای مختلف بیواتانول (0، 5، 10، 15 و 20%) مخلوط گردید. سپس، توان ترمزی، گشتاور و آلاینده‌ها (CO، CO2، HC و NOX) در بارها و سرعت‌های مختلف آن اندازه‌گیری شد. نتایج تجربی نشان داد که با افزایش مقدار بیواتانول در مخلوط‌های سوخت، آلاینده‌های CO و HC کاهش، و توان ترمزی، گشتاور، CO2 و NOX افزایش یافت. بررسی‌های زیادی با استفاده از الگوی روش وراثت انجام شد و عملکرد معادلات حاصل، ارزیابی شد. براساس متغیرهای آماری ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) و ضریب تشخیص (R2) مناسب‌ترین معادله انتخاب گردید. نتایج نشان می‌دهد که با روش وراثت، بخوبی می‌توان آلاینده‌های موتور را پیش‌بینی نمود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Modeling of an SI engine performance parameters and emissions using bio-ethanol-gasoline blends by genetic programming

نویسندگان [English]

  • M. Kiani Deh Kiani
  • B. Ghobadian
  • F. Ommi
  • G.H. Najafi
چکیده [English]

In this paper, a model is described to predict performance parameters and emissions of a spark ignition (SI) engine using genetic programming (GP). To acquire data for training and testing of proposed GP, a four-cylinder engine was fueled with ethanol-gasoline fuel blends. The pure gasoline fuel was blended with various percentages of bio-ethanol (0, 5, 10, 15 and 20%), and the engine brake power, the torque and exhaust emissions (CO, HC, CO2 and NOX) were measured at different engine speeds and loads. Experimental results showed that as the ratio of the ethanol fuel was increased in the blend, CO and HC emissions were decreased but the brake power, the torque, CO2 and NOX were increased. Numerous runs were performed with the GP model and the performance of developed equations was evaluated. Optimum models were selected according to statistical criteria of the root mean square error (RMSE) and the coefficient of determination (R2). Simulation results demonstrated that the GP model was a powerful tool to predict engine pollutant emissions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Spark ignition engine
  • Bioethanol-gasoline blends
  • Multi-gene genetic programming