Optimization of Diesel piston bowl using computational fluid dynamics and an improved PSO algorithm

In recent years, in the vast field of internal combustion engines, the main objective is to look for new engine constructions that bring a substantial reduction in consumption and emissions. To obtain reliable and faster results, the use of computational fluid dynamics (CFD) codes are a common practice nowadays, as they ensure a good agreement between results and operating costs. In this work, a new combustion chamber geometry of compression injection engine will be analyzed. The objective of this configuration is to reduce specific consumption and emissions of $ NO_x $ and unburned hydrocarbons. Starting from the experimental data already obtained previously, it will try to obtain a CFD model using the OpenFOAM software, integrated with the LibICE libraries, which reliably reproduces the behavior inside the combustion chamber during combustion. After that, we will look for a lighter configuration, but one that still provides reliable results, so that a large number of simulations can be launched with the optimization process. The third step involves a sensitivity analysis of the parameters, in order to try to understand which are the parameters that most affect the performance of the combustion chamber. Finally, an optimization process will be implemented via a new Particle Swarm Optimization (PSO) model, to find what is actually the best design for the combustion system. 9 variable inputs will be used, 5 of these concern the geometry of the piston, while the other 4 are: number of injector nozzles, swirl number, injection pressure and percentage of exhaust gas recirculated (EGR). With about 800 simulations, the combustion system obtained provides a reduction in specific consumption of about 3%. In the final part, new variables are proposed to be considered for future developments.

Negli ultimi anni, nel vasto ambito dei motori a combustione interna, l'obiettivo principale è quello di cercare nuove configurazioni di motore che portino a una sostanziale riduzione dei consumi e delle emissioni. Per ottenere risultati affidabili e sempre più veloci, l'utilizzo di codici di fluidodinamica computazionale (CFD) stanno trovando un largo impiego, poichè assicurano un buon accordo tra risultati e costi di operazione. In questo lavoro verrà analizzato un nuovo concetto di motore a iniezione a compressione. L'obiettivo di questa configurazione è quello di ridurre il consumo specifico e le emissioni di $NO_x$ e idrocarburi incombusti. Partendo dai dati sperimentali già ottenuti in precedenza, si cercherà di ottenere un modello CFD tramite l'utilizzo del software OpenFOAM, integrato con le librerie LibICE, che riproduca in maniera affidabile il comportamento all'interno del pistone durante la combustione. Dopodichè si provvederà alla ricerca di una configurazione più leggera, ma che fornisca comunque risultati affidabili, in modo tale da poter lanciare un gran numero di simulazioni con il processo di ottimizzazione. Il terzo step prevede una analisi di sensività dei parametri, grazie al quale si cercherà di caprire quali sono i parametri che più influiscono sulle performance della camera di combustione. Alla fine, sarà implementato un processo di ottimizzazione tramite un nuovo modello di Particle Swarm Optimization (PSO), per trovare quale sia effettivamente il miglior design per il sistema di combustione. Verranno utilizzati 9 input variabili, 5 di questi riguardano la geometria del pistone, mentre gli altri 4 sono: numero di ugelli dell'iniettore, numero si swirl, pressione di iniezione e percentuale di gas esausti riciclati (EGR). Con circa 800 simulazioni, il sistema di combustione ottenuto fornisce una riduzione del consumo specifico di circa il 3%. Nella parte finale sono proposte nuove variabili da considerare per sviluppi futuri.