Оптимизация основных параметров дизеля при его работе на многокомпонентной биотопливной композиции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. При проведении экспериментальных исследований, направленных на поиск оптимальных параметров режима работы дизеля, как и других объектов, остро встает вопрос сокращения объема эксперимента. Существенно сократить количество проводимых опытов без значительного снижения достоверности полученных данных позволяет применение современных методов планирования, получения, обработки и анализа экспериментальных данных.

Цель исследования. Определение оптимальных режимных характеристик работы дизеля на многокомпонентной биотопливной композиции.

Методы. Для определения оптимальных значений основных параметров, влияющих на эксплуатационные показатели дизеля 4ЧН 11,0/12,5 при его работе на многокомпонентной биотопливной композиции, и математического описания их взаимосвязи реализован план Бокса – Бенкена второго порядка для трех факторов: эффективная нагрузка, частота вращения коленчатого вала и угол опережения впрыскивания топлива. Исследования работы дизеля выполнены на наиболее стабильном составе многокомпонентной биотопливной композиции, включающей следующие ингредиенты, %, масс: рапсовое масло – 34,5; этанол – 31,0; дизельное топливо – 34,5. Методом наложения двумерных сечений поверхностей отклика эффективного КПД и удельного эффективного расхода топлива осуществлен поиск компромиссного решения по оптимальному сочетанию уровней изучаемых факторов.

Результаты. Получены адекватные модели регрессионного анализа второго порядка изменения эффективного КПД и удельного эффективного расхода топлива. Описано факторное пространство и проведены графоаналитические исследования. Анализ регрессионных моделей и двумерных сечений поверхностей отклика позволил определить оптимальные значения исследуемых факторов. Оптимизирована методика определения оптимальных нагрузочных и скоростных диапазонов работы дизеля на биотопливной композиции многокомпонентного состава за счет применения плана эксперимента и описания факторного пространства математическими моделями при сокращении количества опытов.

Выводы. Оптимальная область сочетания факторов находится в диапазоне варьирования частоты вращения коленчатого вала дизеля n=1400…1550 мин-1 и эффективной нагрузки Pe=0,68…0,85 МПа при угле опережения впрыскивания топлива Ѳвпр.=23,5 градуса до верхней мертвой точки (ВМТ). Учитывая переменный характер нагрузочных и скоростных режимов дизеля в условиях реальной эксплуатации, полученные данных представляют практический интерес.

Об авторах

Сергей Александрович Плотников

Вятский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: PlotnikovSA@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-8887-4591
SPIN-код: 4899-9362
ResearcherId: R-8491-2016

доцент, д.т.н., профессор кафедры «Технология машиностроения»

Россия, 610000, Киров, ул. Московская, д. 36

Анатолий Николаевич Карташевич

Белорусская государственная сельскохозяйственная академия

Email: Kartashevich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3649-1521
SPIN-код: 8541-5330

профессор, д.т.н., заведующий кафедрой «Тракторы, автомобили и машины для природообустройства»

Белоруссия, Горки

Максим Васильевич Симонов

Вятский государственный университет

Email: simaksim@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3805-9246
SPIN-код: 1216-7568
ResearcherId: F-7895-2018

доцент, д.т.н., доцент кафедры «Технология машиностроения»

Россия, Киров

Александр Игоревич Шипин

Вятский государственный университет

Email: shipin95@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9678-9389
SPIN-код: 2676-6575

аспирант кафедры «Технология машиностроения»

Россия, Киров

Список литературы

  1. Плотников С.А. Улучшение эксплуатационных показателей дизелей путем создания новых альтернативных топлив и совершенствования топливоподающей аппаратуры: автореф. … дисс. докт. техн. наук. Н-Новгород, 2011. 39 с.
  2. Плотников С.А., Смольников М.В., Черемисинов П.А. Расширение многотопливности автотракторного дизеля при использовании альтернативных топлив // Известия МГТУ «МАМИ». 2019. № 3(41). С. 66–72.
  3. В. Льотко, В.Н. Луканин, А.С. Хачиян. Применение альтернативных топлив в двигателях внутреннего сгорания. М.: Изд-во МАДИ (ТУ), 2000. 311 с.
  4. Плотников С.А., Карташевич А.Н., Черемисинов П.Н. Улучшение смесей дизельного топлива с рапсовым маслом для использования в тракторных дизелях // Двигателестроение. 2017. № 4. С. 21–24.
  5. Марков В.А., Девянин С.Н., Зыков С.А., Гайдар С.М. Биотоплива для двигателей внутреннего сгорания. М.: НИЦ «Инженер», 2016. 292 с.
  6. Терентьев Г.А., Тюков В.М., Смаль Ф.В. Моторные топлива из альтернативных сырьевых ресурсов. М.: Химия, 1989. 272 с.
  7. Плотников С.А., Глушков М.Н., Карташевич А.Н., Шапорев В.А. Многокомпонентная биотопливная композиция: заявка на выдачу патента РФ № 2020123967(W20041379) от 20.07.2020.
  8. Плотников С.А., Шипин А.И., Карташевич А.Н., Малышкин П.Ю. Способ получения многокомпонентной биотопливной композиции: заявка на выдачу патента РФ № 2020120544(W20035021) от 22.06.2020.
  9. Plotnikov S.A., Kartashevich A.N., Simonov M.V., Glushkov M.N. Determining of optimum operation modes of a diesel engine with a multicomponent biofuel composition // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering : 5th International Scientific and Practical Seminar Mobility of Transport and Technological Vehicles (MTTV 2020). Nizhny Novgorod, 2021. Vol. 1086, 2021.
  10. Кошевой Н.Д., Бурлеев О.Л., Костенко Е.М. Оптимальное планирование эксперимента с введением ограничения по дополнительному критерию // Вестник СумДУ, серия «Технические науки». 2010. Том 2. С. 63–67.
  11. Денисенко В.В. Моделирование разброса параметров транзисторов в КМОП СБИС // Компоненты и технологии. 2004. № 1. С. 28–34.
  12. Arabi N.S., Qadi A.L., Mahmoud B.A. Alhasanat, Ahmad A.L. Dahamsheh, Sleiman A.L. Using of Box-Benken Method to Predict the Compressive Strength of Self-Compacting Concrete Containing Wadi Musa Bentonite // Jordan. American Journal of Engineering and Applied Sciences. 2016. Vol. 9. Iss. 2. P. 406–411. doi: 10.3844/ajeassp.2016.406.411
  13. Jelena M. Avramović, Dragana B. Radosavljević, Ana V. Veličković, Ivan J. Stojković. Statistical modeling and optimization of ultrasound-assisted biodiesel production using various experimental designs // Zastita Materijala. 2019. Vol. 60. Br. 1. P. 70–80. doi: 10.5937/zasmat1901070A
  14. Leuca Тeodor, Novac Mihaela, Stanciu Bogdan, Burca Adrian, Codrean Marius //. Using Minitab-Box Benken Software to Optimize the Induction Heating Process // Journal of Electrical and Electronics Engineering. 2014. Vol. 7. N.1. P. 73–76.
  15. Jelena Jovanovic, Andrea Stefanovic, Natasa Sekuljica, Zorica Knezevic-Jugovic. Production of wheat gluten hydrolysates with improved functional properties: optimization of operating parameters by statistical design // Journal of Hygienic Engineering and Design. 2018. Vol.24. P. 90–100.
  16. Okoro Sylvanus Ezenwa, Asadu Christian Oluchukwu, Abuh Mark Agaba. Optimization and Kinetic Modeling of the Removal of Lead from Enugu Coal by Acid Leaching / // Journal of Energy Research and Reviews. 2019. Vol.3. N.1. P. 1–13. doi: 10.9734/jenrr/2019/v3i13009
  17. ГОСТ Р 50.1.040−2002. Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 2002. 39 с.
  18. Грачев Ю.П. Математические методы планирования экспериментов. М.: Пищевая промышленность, 1979. 200 с.
  19. Мельников С.В., Алёшкин В.Р., Рощин П.М. Планирование эксперимента в исследованиях сельскохозяйственных процессов. Л.: Колос, 1980. 168 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Общий вид используемого оборудования и приборов: a – пульт управления дизелем; b – дизель Д-245 на стенде.

Скачать (297KB)
3. Рис. 2. Двумерные сечения поверхностей отклика при угле опережения впрыскивания топлива Ѳвпр.=23,5 град.: a – удельный эффективный расход топлива ge; b – эффективный КПД ηe.

Скачать (216KB)
4. Рис. 3. Зависимости от эффективной нагрузки Pe и частоты n вращения коленчатого вала при угле опережения впрыскивания топлива Ѳвпр.=23,5 градуса: a – эффективный КПД ηe; b – удельный эффективный расход топлива ge.

Скачать (251KB)
5. Рис. 4. Двумерные сечения поверхностей отклика эффективного КПД ηe (сплошные линии) и удельного эффективного расхода топлива ge (пунктирные линии) при угле опережения впрыскивания топлива Ѳвпр.=23,5 град.

Скачать (89KB)

© Эко-Вектор, 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».