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混合动力客车热管理系统的设计与实现

发布时间:2017-05-16 09:21

  本文关键词:混合动力客车热管理系统的设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着雾霾天气的频繁出现,以及政府针对环境问题的一系列政策法规的出台,尤其是国四排放标准的全面实施,新能源汽车和节能减排渐渐深入人心。汽车生产商纷纷研制更加先进的车辆热管理系统与之匹配,先进的热管理系统不仅在乘用车上使用,也越来越多的应用于商用车。本文以某款混合动力客车为基础,研究了采用电控散热风扇的客车后置动力舱内的温度场和流场情况,结合中冷器和散热器风洞试验、软件仿真模拟和发动机热平衡试验等,得到了中冷器和散热器各自对应电控风扇的控制策略并写入制作好的控制器,进行了试验验证。论文首先运用Flowmaster软件进行一维仿真模拟计算,模拟中冷器、水散热器散热循环,并通过中冷器、水散热器的风洞试验及结合后续的三维CFD仿真计算结果对一维模型修正。然后构建了由水散热器、中冷器、风扇及风罩、发动机舱、电机及控制器、发动机及进出风口的整车CFD计算模型,结合增压中冷器和水散热器风洞试验数据,计算该款混合动力客车的动力舱内流场,得到不同进出风口、动力舱结构下的发动机舱节流和热气回流情况。为热管理控制策略提供相关参数,并为混合动力汽车的热管理系统设计打下基础。然后,根据客车不同运行工况,运用修正的Flowmaster软件模型进行一维仿真计算,模拟不同环境温度下的中冷器、水散热器散热循环数据,再结合中冷器、水散热器的风洞试验数据和发动机热平衡实验数据,最后,通过神经网络算法分别训练所有中冷器和水散热器数据,得到了核心控制策略。在此基础上综合暖机策略和停车控制策略,研究了全工况智能散热系统控制策略,制定电控散热风扇的完整控制策略。按需调节冷却液温度实现精确冷却,从而可有效提高燃油经济性、整机可靠性并减少污染物排放。在深入分析汽车热管理系统特点和要求的基础上,研究设计出控制器原型,结构功能包括:高性能主控芯片、电源模块、温度采集模块、电机驱动模块、光耦模块、电流过载诊断保护模块、通讯端口等。控制器通过CAN总线接口获取发动机相关参数,并结合水散热器、增压中冷器等直接采集的参数信号,通过信号调理电路将信号反馈给控制器,控制器然后执行写入的相应控制策略。最后进行了风洞试验和实车试验验证,证明了控制策略的可行性和准确性以及控制器性能。
【关键词】:混合动力 CFD 热管理 控制策略 控制器
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:U469.7
【目录】:
  • 摘要9-11
  • ABSTRACT11-13
  • 第一章 绪论13-22
  • 1.1 研究背景与意义13-14
  • 1.2 汽车热管理研究现状14-20
  • 1.2.1 热管理系统智能化16-17
  • 1.2.2 热管理系统结构优化17-18
  • 1.2.3 热管理系统换热机制优化18-19
  • 1.2.4 热管理系统关键部件优化19-20
  • 1.3 论文主要内容20-22
  • 第二章 发动机热管理一维仿真计算22-35
  • 2.1 一维计算模型22-24
  • 2.1.1 中冷器回路23
  • 2.1.2 水散热器回路23-24
  • 2.2 计算参数数据24-26
  • 2.2.1 中冷器参数24
  • 2.2.2 水散热器参数24-25
  • 2.2.3 风扇参数25-26
  • 2.2.4 计算参数设置26
  • 2.3 计算结果26-30
  • 2.3.1 中冷器回路计算结果26-27
  • 2.3.2 水散热器回路计算结果27-28
  • 2.3.3 数据计算结果28-29
  • 2.3.4 模型计算结果29-30
  • 2.4 散热模块风洞试验30-34
  • 2.4.1 风洞试验简介30-33
  • 2.4.2 中冷器风洞试验33
  • 2.4.3 水散热器风洞试验33-34
  • 2.5 本章小结34-35
  • 第三章 客车动力舱散热三维仿真计算35-60
  • 3.1 模型计算理论依据35-36
  • 3.2 数学建模及网格划分36-41
  • 3.2.1 模型基本结构36-37
  • 3.2.2 总体建模37
  • 3.2.3 模型网格37-41
  • 3.3 三维数值模拟计算41-44
  • 3.3.1 额定工况流场模拟41-43
  • 3.3.2 额定工况温度场模拟43-44
  • 3.4 进气格栅回流和风阻分析44-59
  • 3.4.1 格栅回流分析44-48
  • 3.4.2 格栅风阻分析48-59
  • 3.5 本章小结59-60
  • 第四章 电控散热风扇控制策略设计60-76
  • 4.1 BP人工神经网络简介60-63
  • 4.1.1 BP神经网络60-61
  • 4.1.2 BP神经网络结构61-62
  • 4.1.3 BP神经网络应用风扇控制策略62-63
  • 4.2 总体控制策略63-66
  • 4.2.1 中冷器控制策略63-65
  • 4.2.2 水散热器控制策略65-66
  • 4.3 控制策略数据整理66-69
  • 4.3.1 数据准备66-67
  • 4.3.2 数据预处理67-68
  • 4.3.3 不同神经网络应用性能比较68-69
  • 4.4 基于BP网络的电控风扇控制策略69-74
  • 4.4.1 BP神经网络创建69-70
  • 4.4.2 中冷器散热风扇控制策略70-72
  • 4.4.3 水散热器风扇控制策略72-74
  • 4.5 本章小结74-76
  • 第五章 混合动力客车热管理系统控制器设计76-89
  • 5.1 硬件系统结构及功能实现76-81
  • 5.1.1 主控制模块76-77
  • 5.1.2 电源模块77-78
  • 5.1.3 温度采集模块78
  • 5.1.4 电机驱动模块78-79
  • 5.1.5 通讯端口79-80
  • 5.1.6 CAN模块80-81
  • 5.1.7 故障处理模块81
  • 5.2 软件系统功能设计81-85
  • 5.2.1 系统初始化81-82
  • 5.2.2 数据采集与输出82
  • 5.2.3 PWM波形输出控制82-84
  • 5.2.4 控制器与上位机通讯84-85
  • 5.3 控制功能实现85-86
  • 5.4 整车试验验证86-88
  • 5.5 本章小结88-89
  • 第六章 总结与展望89-91
  • 参考文献91-95
  • 致谢95-96
  • 附录 攻读硕士期间发表的论文和参与的科研项目96-97
  • 学位论文评阅及答辩情况表97

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