Development of a model-based auto-calibration methodology with genetic algorithms focusing on fuel efficiency and emission compliance over real-world driving cycles
Gerçek sürüş ortamında yakıt tasarrufu ve emisyon sertifikasyonunu hedefleyen, model bazlı otomatik kalibrasyon metodunun genetik algoritmalar ile geliştirilmesi
- Tez No: 632431
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EVREN SAMUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Makine Mühendisliği, Mechanical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bu çalışmanın amacı, gerçek sürüş koşulları altındaki yakıt tüketimi ve emisyon limitlerini hedefleyen dizel motor kalibrasyon metodolojisini, model bazlı kalibrasyon tekniklerini ve genetik algoritmalar ile geliştirmektir. Metodun geliştirilmesinde bir ha fif ticari araca ait 2 litre dizel motor verisi kullanılmıştır. Model bazlı kalibrasyon ortamı, Simulink yazılımı üzerinde elektronik kontrol ünitesi (EKÜ), içten yanmalı dizel motor ve egzoz emisyon gaz indirgeme sistem modellerinin birleşmesiyle oluşturulmuştur. Modellerin doğruluğu test sonuçlarında belirtilmiş ve bu metodoloji geliştirme çalışması için yeterli bulunmuştur. Modeller geliştirildikten sonra, kalibrasyon yapılacak bölge, Matlab içerisinde motor hızı ve tork bazlı motor operasyon noktalarının frekans ve yakıt tüketimlerine göre hesaplanmıştır. Bu noktalar, EKÜ modeli içerisindeki haritalar üzerinde genetik algoritmalar için kalibrasyon yapılacak alan olarak belirtilmiştir. Sürüş sırasındaki yakıt tüketimi ve performans hedefleri, motorun mekanik limitleri ve yasalar tarafından belirlenen emisyon limitleri optimizasyon amaç fonksiyonu içerisinde tanımlanmıştır. Simulink üzerinde yapılan simülasyon çalışmalarının sonuçlarına göre, farklı genetik algoritma kon figürasyonlarının denenmesi sonucunda belirlenen rota üzerinde yakıt tüketiminde 3.07% iyileştirme sağlanmıştır. Ayrıca, bu sonuç sırasında amaç fonksiyonunda belirtilen hiçbir limit aşılmamıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to develop a methodology for the optimization of a diesel engine calibration in terms of fuel consumption while being emission compliant for a prede ned route by using model-based calibration techniques with genetic algorithms. A 2 liter diesel engine of light commercial vehicle data was used to develop the proposed methodology. The model-based calibration environment was structured in Simulink with a combination of an engine control unit (ECU), internal combustion engine (ICE) and engine aftertreatment system (EAS) models. Accuracies of the models were examined and considered as adequate for this methodology development study. After the models were created, the calibration domain for a prede ned route was computed in Matlab by weighting the engine operating points based on frequency and fuel consumption. These points in the ECU model were de ned as the optimization domain for the genetic algorithm in Matlab. The cost function of the optimization consists of fuel consumption, performance parameters, mechanical limits of ICE, and tailpipe emission limits de ned by regulations. After iterating with di erent genetic algorithm con gurations, the fuel consumption over the prede ned RDE route was decreased by 3.07% at the end of simulations performed in Simulink. The smooth calibration maps were obtained while not violating any of the limits de ned in the cost function. In addition to model accuracy improvements, for further study, the models can also be embedded into an ECU and optimization can be performed automatically according to the de ned route, weather and driver information.
Benzer Tezler
- Mekanik süspansiyonlu yol kamyonlarından otomatik dingil indirme sistemi
Autodrop system for road trucks with mechanical suspension
TAYLAN KELEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ
- Incipient fault detection in wind turbines
Rüzgar türbinlerinde gelişmekte olan hata öngörüsü
AYŞE GÖKÇEN KAVAZ TAŞKINER
Doktora
İngilizce
2019
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU
- Investigating the effects of low impact developments on urban runoff reduction
Düşük etkili gelişme yöntemlerinin şehir taşkınlarını azaltma etkilerinin incelemesi
SINA SAMOUEI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ÖZGER
- Hastaneler için hasta bakım ünitelerine dayalı bir tasarım modeli önerisi
Suggestion of a design model based on bed units for hospitals
ORÇUN KEPEZ
- Hava durumu tahmini için veri madenciliği tabanlı bir model geliştirilmesi
Development of a data mining based model for weather forecasting
YUNUS EMRE CEBECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ