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HCCI Intelligent Rapid Modeling by Artificial Neural Network and Genetic AlgorithmModelado rápido inteligente de HCCI mediante red neuronal artificial y algoritmo genético

Resumen

Se desarrolla un modelo dinámico de ignición por compresión de carga homogénea (HCCI), basado en principios de cinética química e inteligencia artificial. El modelo puede predecir rápidamente la probabilidad de combustión, las propiedades termoquímicas y el momento exacto del inicio de la combustión (SOC). Se desarrolla una función de realización sobre la base del modelo de cinética química del Laboratorio Nacional de Sandia, y el mecanismo químico del metano GRI3.0. Las condiciones de entrada se optimizan mediante un algoritmo genético (GA), de modo que la combustión se inicia y la sincronización del SOC se sitúa en el ángulo del cigüeñal deseado. El mejor momento SOC para lograr un mayor rendimiento y eficiencia en los motores HCCI es entre 5 y 15 grados de ángulo del cigüeñal (CAD) después del punto muerto superior (TDC). Para lograr esta sincronización SOC, en el primer caso, la temperatura de entrada y la relación de equivalencia se optimizan simultáneamente y en el segundo caso, la relación de compresión se optimiza mediante GA. Los resultados del modelo se validan con trabajos anteriores. El tiempo de SOC puede predecirse en menos de 0,01 segundos y el ahorro de tiempo de CPU es alentador. Este modelo puede utilizarse con éxito para aplicaciones reales de control de motores.

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