Geri Dön

HCNG yakıtlı benzin motorunda fraktal yanma modeli ile simülasyon ve parametrik optimizasyon çalışması

Simulation and parametric optimization study with fractal combustion model in HCNG fuelled gasoline engine

PDF İndir

  1. Tez No: 949417
  2. Yazar: EREN ÖZDEMİR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER TOLGA ÇALIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Makine Mühendisliği, Otomotiv Mühendisliği, Mechanical Engineering, Automotive Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Otomotiv Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 109

Özet

Bu tez, tek silindirli kıvılcım ateşlemeli bir motorun, deneysel verilerle model ortamında doğrulandıktan sonra, hidrojenle zenginleştirilmiş sıkıştırılmış doğal gaz (HCNG) karışımıyla çalıştığında sergilediği performansı araştırmaktadır. Amaç, AVL Cruise M platformunda gelişmiş yanma modellerinden olan kıvılcım ateşlemeli yanma modeli ve fraktal tabanlı yarı boyutlu yanma modelini kullanarak yanma ve motor davranışını modellemek, iki yanma modelinden hangisinin daha doğru sonuçlar verdiğini test edip hidrojen ilavesinin motor performansına etkilerini değerlendirmektir. Bu kapsamda daha basit yanma modelleriyle yürütülmüş benzer simülasyonlara paralel olarak, aynı deney noktalarında alternatif yakıt koşulları için daha uygun yanma modeli araştırılmıştır. Ayrıca, hidrojenli yakıt karışımı kullanıldığında model parametrelerinden hangilerinin yanma davranışını ne ölçüde etkilediğini istatistiksel olarak analiz etmek ve gelecekteki fiziksel deneylere ışık tutabilecek bir yönlendirme sunmak da çalışmanın hedefleri arasındadır. Fraktal yanma modelinin, hidrojen bakımından zengin, stokiyometrik açıdan fakir karışımlarla çalışırken önemli bir konu olan türbülanslı alev davranışı ve yanma zamanlamasını daha iyi yansıttığı çalışmalar tarafından kanıtlanmıştır. Deney tasarımı (DoE), optimizasyon algoritmaları ve yanıt yüzeyi yöntemi (RSM) gibi parametrik analiz araçları, motor modelini deneysel verilerle doğrulama / kalibre etme aşamasında ve farklı hidrojen oranlarının etkisini değerlendirme aşamasında kullanılmıştır. Bu teknikler, daha az simülasyonla daha fazla bilgi elde ederek en iyi motor ayarlarını sağlamıştır. Test motoru olarak CNG ve HCNG yakıtlarına uyumlu, port yakıt enjeksiyonu (PFI) ile çalışacak şekilde dönüştürülen bir dizel araştırma motoru kullanılmıştır. Deney noktaları olarak 2000 rpm ve 5 bar ortalama efektif basınç (BMEP) bölgesi üzerine modelleme çalışmaları yapılmıştır. Model ilk olarak CNG yakıtı ve verileriyle kalibre edilmiştir. Fraktal yanma modeliyle de, kıvılcım ateşlemeli yanma modeliyle de başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Moment, yakıt tüketimi ve silindir içi basınç değerlerinde %5'ten daha az hata ile gerçek ölçümlerle uyumlu sonuçlar elde edilmiştir. Bu şekilde motor model ortamında doğrulandıktan sonra hidrojen yakıtı ekleme senaryosu test edilmiş ve literatürle uyumlu sonuçlar elde edilmiştir. Bu çift yakıt senaryosunda, alev cephesinin nasıl hareket ettiğini ve özellikle de karışımda daha fazla hidrojen varken yanma sırasında basıncın nasıl değiştiğini daha iyi hesaplayabilen Fraktal yanma modeli tercih edilmiştir. Ancak hesaplama verimliliğini artırmak ve HCNG yanmasını daha sade biçimde analiz edebilmek amacıyla, modelde silindir dışındaki elemanlar 0D olarak yeniden yapılandırılmıştır. Bu yaklaşım, aynı zamanda modelleme sırasında karşılaşılan teknik sıkıntıların aşılmasını da kolaylaştırmıştır. Modelin kalibrasyon ve optimizasyon süreci birkaç aşamada gerçekleştirilmiştir: İlk olarak, temel model parametrelerinin etkisi manuel taramalarla analiz edilmiştir. Ardından DoE metodu olarak, geniş ve belirsiz parametre aralıklarına sahip modellerde homojen tasarım alanını ve yüksek temsil gücünü sağlamak için kullanılan Latin Hiperküp Örnekleme (LHS) yöntemi tercih edilmiştir. Bu yöntem, geleneksel rastgele örnekleme yöntemlerine kıyasla, her bir parametre aralığını eşit dilimlere bölerek her bölgeden en az bir örnek almış, böylece simülasyon sayısını azaltırken bilgi zenginliğini korumuş, hem modelin davranışı daha az testle anlaşılabilmiş, hem de hesaplama süresi ve maliyeti düşürülmüştür. Ardından optimizasyon metodu olarak, ilk aşamada, düşük hesaplama maliyetli ve hızlı sonuç üretebilen bir lokal arama algoritması olan Nelder–Mead yöntemi ile model parametrelerinin ön kalibrasyonu gerçekleştirilmiştir. Bu yöntemle elde edilen en iyi sonuç bölgesi, daha sonra hata fonksiyonunu minimize etmeye yönelik çok amaçlı küresel optimizasyon algoritması olan Genetik Algoritma (GA) tabanlı ayrık optimizasyon yöntemi Genetic Discrete ile daha hassas şekilde taranarak iyileştirilmiştir. Sonraki aşamada, ince ayarlar, PID kontrollü düzeltmelerle yapılmıştır. Son aşama olan hidrojen ilavesi çalışmalarında ise girdilerin çıktılara olan etkilerini görselleştirmek, optimum çalışma koşullarını bulmak ve istatistiksel regresyon modelleri oluşturmak için Yanıt Yüzeyi Metodolojisi (RSM) test edilmiştir. Modele hacmen %15 ve %35 hidrojen yakıtı eklenmesi sırasında yakıt özellikleri güncellenmiş, modeldeki bazı fiziksel ve yanmayla ilgili parametreler yanma dinamiklerini hidrojen yakıtına uyumlu kılabilmek için ayarlanmıştır. Simülasyon sonuçlarında literatürle uyumlu olarak verim ve silindir basıncı artmıştır. Ancak hidrojen oranı arttıkça, motor vuruntusu ve NOx emisyonu olasılığı artacağından o durumlarda parametrelerin dikkatli ayarlanması gerekmektedir. Bu çalışma, fiziksel olarak gerçekçi modellerin akıllı optimizasyon teknikleriyle birlikte kullanılmasının yüksek verim ve düşük emisyonlu motorları geliştirmenin etkili bir yolu olduğunu göstermektedir. Ayrıca, model parametrelerinin hidrojenli yakıt senaryolarında ne kadar etkili olduğunu sistematik bir şekilde göstererek, deney verilerinin olmadığı durumlarda bile yol gösterici bir yaklaşım sağlamaktadır. İleride yapılacak çalışmalarda, emisyonları azaltmak ve daha yüksek hidrojen seviyelerinde bile yanmayı kararlı halde tutmak için egzoz gazı devridaimi (EGR) ve ateşleme kontrolü üzerine odaklanılabilir. Gelecekte denenebilecek bu çalışmalarda buradaki teknikler yol gösterme açısından tekrar kullanılabilir.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the combustion and performance characteristics of a single-cylinder spark-ignition (SI) research engine operating on hydrogen-enriched compressed natural gas (HCNG). The research combines advanced combustion modeling and optimization techniques to simulate, analyze, and improve engine performance under various hydrogen mixing scenarios. The overall goal is to evaluate the effect of hydrogen addition on key engine parameters and determine the optimum operational settings for efficiency, stability, and emissions using model-based methods. In parallel with similar simulation studies using simplified combustion models, this work also aims to identify a more suitable combustion model for alternative fuels under identical test conditions. Besides, another expected outcome is to identify which model parameters most critically influence the combustion process when hydrogen is added, and to provide predictive insight into parameter sensitivity even in the absence of experimental hydrogen data. The study used AVL Cruise M, a program designed for one-dimensional engine modeling and combustion analysis. Two combustion models were evaluated and compared: AVL's standard Spark Ignition (SI) model and a half-dimensional fractal combustion model. First, the engine model was compared with experimental results from a single-cylinder diesel engine which is converted to operate as a port fuel injection (PFI) spark ignition engine. The tests were performed using a stoichiometric air-fuel ratio (lambda = 1,0) at 2000 rpm and 5 bar BMEP. In the validation phase, the basic engine model was first calibrated using pure CNG fuel and experimental data at the fixed engine operating point. Both the AVL SI model and the Fractal model produced results that closely aligned with the measured data, and the errors in torque, in-cylinder pressure, and brake specific fuel consumption (BSFC) remained below 5%. This close match confirmed that the model structure and combustion assumptions were suitable for further analysis. Both models provided reliable results under standard CNG conditions. But when hydrogen was added, flame speed, burn timing, and turbulence sensitivity became the main challenges. And since simple models can not fully capture these effects, the Fractal combustion model became prominent. Unlike the AVL SI model, which relies on fixed flame speed multipliers and preset burn duration curves, the Fractal model calculates how the flame surface grows using turbulent intensity and fractal geometry. It tracks stretching and folding of flame front when turbulence increases, which has a direct impact on the burn rate. During the use of the fractal model, elements outside the cylinder were made 0D. This transformation not only ensured the model's workability, but also increased computational efficiency by allowing faster and more stable simulation in data-deficient systems such as pipe geometry. In particular, the fractal dimension, which governs how turbulence develops the flame surface area, was defined as a function of turbulence intensity and laminar flame speed. This allowed the model to respond dynamically to changes in engine speed, fuel reactivity, and ignition timing. In the later part of the study, 15% and 35% hydrogen ratios were added to a validated CNG model to observe HCNG combustion effects The fuel properties were updated and some physical and combustion parameters in the model were adjusted to adapt the combustion dynamics to hydrogen fuel. In the case of 15% hydrogen enrichment, where lambda was leaned and ignition timing remained fixed, BSFC improved by 12% while engine power increased by 0,76%. Whereas, under 35% hydrogen addition with a stoichiometric lambda and retarded ignition timing, BSFC improved by %10 and power improved by approximately 5%. This demonstrates how, although improving combustion efficiency, the lean mixture approach restrict power output by lowering combustion energy. Consequently, the optimum lambda value and ignition timing for HCNG-powered engines should be carefully selected based on the application goals. Therefore, in the simulation results, efficiency and cylinder pressure increased in accordance with the literature. However, as the hydrogen ratio increases, the possibility of engine knock and NOx emission increases, so the parameters should be carefully adjusted in those cases. This part of the study looked at how different models handled natural gas combustion with hydrogen blends. The fractal model performed well with HCNG blends that burned easily. It was able to capture how the flame front grew and reacted with turbulence. By combining this model with real test data, a solid foundation was created for further optimization. The model was then used to determine the optimal set of engine parameters for model validation and improved efficiency and stable combustion. Using the AVL Cruise M platform's capabilities, a structured optimization workflow was created and put into place in order to accomplish this. The model's complexity and unpredictability were addressed using the optimisation technique. Some key parameters such as flame speed multipliers, ignition delay, and turbulence intensity cannot be measured directly or do not have fixed physical values. They usually require extensive tuning to reflect how the engine behaves in real conditions. To address this, both local and global optimization techniques supported by a systematic design of experiments (DoE) were applied. This workflow's initial step involved using Latin Hypercube Sampling (LHS) which was used to generate a large and representative set of input parameter combinations across the multidimensional design space. LHS is particularly suitable for models with uncertain parameter bounds, as it ensures that all regions of the input space are sampled equally without requiring an excessive number of simulations. The LHS technique was used in this work to generate hundreds of simulated scenarios. Next, the Nelder-Mead (NM) algorithm is used for optimization. It is a local method that works well when the starting point is already close to a good solution. Here, the best results from the LHS runs helped narrow down the search. The NM algorithm then fine-tuned these configurations to improve them further. However, given the nonlinear and multimodal characteristics of combustion dynamics and dealing with their complex impacts on ignition, pressure rise and emissions – a more robust, globally aware approach was also necessary. Therefore, as the other stage of optimization, a variant of Genetic Algorithm (GA), the“Genetic Discrete”algorithm, was used. This evolutionary algorithm works on a population of possible solutions using crossover, mutation, and selection operators to evolve towards better performing configurations. Unlike the Nelder-Mead method, GA can escape local minima and can handle discrete or mixed variable design spaces more effectively. In the“Genetic Discrete”optimizer, the conventional DoE-based initial population generation is not utilized. Instead, the algorithm in it generates its own internal population from random or pre-defined individuals and continues through iterations independently. Nevertheless, the algorithm proved to be effective in more thoroughly exploring the remaining parameter space, particularly the refined search area established by the LHS and NM stages. So, in order to validate the model with CNG data, a stepwise optimization method is applied: LHS to explore space, Nelder-Mead to fast local improvement, and Genetic Algorithm for robust global results. This combination produced good results. It gave accurate results without pushing the limits of computation. Each method added something useful: speed, depth, or reach. Similar setups are found in other studies where combining gradient-free tools like GA and Nelder-Mead helped improve motor models and control systems. In order to understand the most influential model parameters under 35% hydrogen-by-volume addition and to estimate their effects in the absence of experimental data, a central composite design (CCD)-based Response Surface Methodology (RSM) was used. These outcomes provided an interpretable and computationally efficient representation of how inputs —namely ignition timing, turbulence production constant, and turbulent length scale— affect key outputs such as BSFC and power. By utilizing RSM surfaces, it became feasible to pinpoint the optimal operating area that balances performance, efficiency, and safety of components when hydrogen is incorporated. Additionally, canonical analysis indicated that the stationary point is a saddle point rather than a true minimum, meaning the identified optimum region is locally valid and must be carefully interpreted. Therefore, one of the main contributions of this thesis is identifying parameter combinations that require careful consideration and adjustment when transitioning to hydrogen-enriched fuels, providing a foundational framework for additional experimental validation and predictive applications in real-time calibration. This study demonstrates how virtual calibration can support engine development, particularly when operating on low-carbon or alternative fuels. Using detailed models such as the Fractal Combustion Model and intelligent optimization methods such as LHS, NM, GA and RSM, the process finds a good balance between speed, accuracy and practical understanding. To conclude, the methodology proposed in this study provides a reproducible and scalable framework for future research on hydrogen-enriched fuels and advanced combustion strategies. Future studies can extend this work by adding more detailed emission models, investigating the role of EGR, establishing advanced ignition control, or extending the model to transient operating conditions. The optimization framework and other methods used in this study can also be applied to other alternative fuel studies and engine architectures targeting decarbonization.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    394306

    Farklı sıkıştırma oranlarındaki buji ateşlemeli bir motorda doğalgaz ve doğalgaz - hidrojen karışımlarının yakıt olarak kullanılmasının araştırılması

    Investigation of the use of natural gas and natural gas - hydrogen mixtures as a fuel in a si engine at different compression ratios

    SELİM TANGÖZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    EnerjiErciyes Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAFİZ KAHRAMAN

  2. Tez No

    406117

    Buji ateşlemeli bir motorda farklı ateşleme avanslarında yakıt olarak doğalgaz ve doğalgaz- hidrojen karışımlarının kullanılmasının motor performansına etkisinin incelenmesi

    Investigation of the engine performance effects of natural gas and natural gas-hydrogen mixtures usage as a fuel in a spark ignition engine at different ignition timings

    YUSUF MALKOÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAFİZ KAHRAMAN

  3. Tez No

    184146

    Finite element and equivalent circuit modeling of capacitive micromachined ultrasonic transducer (CMUT)

    Silikon mikroişleme yöntemiyle üretilen kapasitif ultrasonik dönüştürücülerin sonlu eleman ve eşdeğer devre modeli

    FEYSEL YALÇIN YAMANER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYHAN BOZKURT

  4. Tez No

    171643

    İsopreterenol ile miyokard infarktüsü oluşturulmuş ratlarda sialik asit metabolizmasının incelenmesi

    The investigation of sialic acid metabolism in myocardial infarction induced by isoproterenol in rats

    CEMAL KAZEZOĞLU

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    BiyokimyaTrakya Üniversitesi

    Biyokimya Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SELMA SÜER GÖKMEN

  5. Tez No

    554880

    Karayolları geometrik standartları ve yol güvenliğininincelenmesi: Şırnak İl Merkezi Örneği

    Geometric standards of highways and investigation of roadsafety: The example of Şırnak City Center

    AHMET YUMAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    TrafikŞırnak Üniversitesi

    Ulaştırma Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM AHISKALI

Geri Dön