Расчетное исследование газодинамического подхода для снижения шума выпуска в двухтактном двигателе

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Традиционный подход к проектированию глушителей шума выпуска во многом полагается на диссипацию в них энергии. При «газодинамическом» подходе поток выхлопных газов выравнивают, вводя в глушитель длинные каналы для разделения импульсов и смещения их по времени. Предполагается, что это обеспечит снижение шума без создания существенного противодавления.

Цель работы — оценка потенциала «газодинамического» подхода к уменьшению уровня шума выхлопа двухтактных двигателей внутреннего сгорания.

Методы. Исследование носит расчётно-теоретический характер. Объектом является двухтактный бензиновый двухцилиндровый двигатель РМЗ-551i, выпускная система которого содержит резонатор (обеспечивает газодинамический наддув) и собственно глушитель. Процессы в газовоздушном тракте двигателя рассчитаны по одномерной модели. Характеристикой шума выхлопа было эффективное звуковое давление в заданной точке из 2D расчёта упругих возмущений в окружающей среде. Вначале рассчитаны показатели двигателя и уровень звукового давления с серийным глушителем на полной мощности и частоте вращения, близкой к номинальной. Далее изменена структура глушителя: между двумя его камерами добавлен канал. Параметры такого глушителя оптимизированы, критерием был минимум пульсаций потока на выходе. Снижение шума выхлопа для глушителя, реализующего газодинамический подход, как и для серийного, оценено по уровням звукового давления в дБ. Рассчитаны показатели в широком диапазоне частот вращения вала, в частности — уровень звукового давления.

Результаты. По расчётным оценкам, оптимальная реализация газодинамического подхода в глушителе снижает шум выхлопа на 7 дБ при том что мощность двигателя уменьшается на 2,5%. Расчёт уровня звукового давления по внешней скоростной характеристике показал, что на частоте вращения, равной 3000 об/мин, звуковое давление на 8 дБ превышает минимум (99 дБ), полученный на частоте вращения в 5000 об/мин для оптимально «настроенного» глушителя. Высказано предположение, что газодинамический подход применим и к равномерному снижению шума в широком диапазоне частот вращения (при усложнении структуры глушителя шума выхлопа).

Заключение. Теоретически оценён глушитель с каналом подобранной длины, соединяющим две его камеры; база для сравнения — двухтактный двигатель РМЗ-551i с серийным глушителем. По результатам расчётов, в точке оптимума на скоростной характеристике шум выхлопа снижен на 7 дБ, причём мощность снизилась несущественно. Авторы отметили пригодность методологии для оперативных оценок и для автоматизированной расчётной оптимизации глушителей, использующих волновые эффекты, но также и ограничения моделей, которые требуют подтверждения или калибровки по экспериментальным данным. Отмечена нужда в разработанных специалистами прикладных моделях акустических эффектов и измерительных устройств для отечественных CAE-пакетов.

Об авторах

Андрей Александрович Черноусов

Уфимский университет науки и технологий

Автор, ответственный за переписку.
Email: andrei.chernousov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5541-8082
SPIN-код: 2885-6338

канд. техн. наук, доцент кафедры «Двигатели внутреннего сгорания»

Россия, Уфа

Рустэм Далилович Еникеев

Уфимский университет науки и технологий

Email: rust_en@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-4683-1657
SPIN-код: 8556-3237

профессор, д-р техн. наук, заведующий кафедрой «Двигатели внутреннего сгорания»

Россия, Уфа

Решад Эльманович Дадашов

Уфимский университет науки и технологий

Email: reshad.dadashov85@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-1429-8436
SPIN-код: 1957-4650

аспирант кафедры «Двигатели внутреннего сгорания»

Россия, Уфа

Список литературы

  1. Балишанская Л.Г., Дроздова Л.Ф., Иванов Н.И. Техническая акустика транспортных машин. Санкт-Петербург: Политехника, 1992. EDN: TQOGNB
  2. Рудой Б.П., Вахитов Ю.Р. Снижение газодинамического шума циклических и импульсных энергоустановок. Уфа: УГАТУ, 2008.
  3. Вахитов Ю.Р., Загайко С.А. Приближенный метод расчёта шума выпуска ДВС // Известия МГТУ «МАМИ». 2010. Т. 4, № 1. C. 11–14. doi: 10.17816/2074-0530-69518
  4. Вахитов Ю.Р., Загайко С.А. Приближенный метод расчёта шума впуска ДВС // Известия МГТУ «МАМИ». 2012. Т. 6, № 2. C. 61–64. doi: 10.17816/2074-0530-68429
  5. Rudoy B.P., Vakhitov Y.R., Enikeev R.D. Improving engine performance and noise level using the ALBEA simulation technique // Proc. Inst. Mech. Eng. Part D: J. Autom. Eng. 2004. Vol. 218, No.12. P. 1447–1453. doi: 10.1243/0954407042707687
  6. Sakurai M. Relation Between Exhaust Pulsating Flow and Radiation Noise: Development of Exhaust Radiation Noise Simulation Technology // SAE Tech. Paper Series. № 2004-01-0399. 12 p. doi: 10.4271/2004-01-0399
  7. Mann A., Kim M., Neuhierl B., Perot F. et al. Exhaust and Muffler Aeroacoustics Predictions using Lattice Boltzmann Method // SAE Int. J. Passeng. Cars — Mech. Syst. 2015. Vol. 8, No.3. P. 1009–1017. doi: 10.4271/2015-01-2314
  8. GT-POWER Gamma Technologies [Internet] [дата обращения: 03.10.2023]. Режим доступа: https://www.gtisoft.com/gt-power/
  9. WAVE | Products | Realis Simulation [Internet]. [дата обращения: 03.10.2023]. Режим доступа: https://www.realis-simulation.com/products/wave/
  10. AVL iceSUITE [Internet] [дата обращения: 03.10.2023]. Режим доступа: https://www.avl.com/avl-icesuite/
  11. Еникеев Р.Д., Черноусов А.А. Проектирование и реализация пакета прикладных программ для анализа и синтеза сложных технических объектов // Вестник УГАТУ. 2012. Т. 16, № 5. С. 60–68.
  12. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ РФ № 2021666333/ 13.10.2021. Бюл. № 10. Черноусов А.А. Программа ALLBEA OPTIM для оптимизации параметров по генетическому алгоритму. EDN: BODWWN
  13. Miles R.N. Physical Approach to Engineering Acoustics. Springer, 2020.
  14. ГОСТ Р 52231-2004. Внешний шум автомобилей в эксплуатации. Допустимые уровни и методы измерения. М.: Стандартинформ, 2004.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Двигатель РМЗ-551i.

Скачать (116KB)
3. Рис. 2. Структура 1D модели двигателя в ALLBEA.

Скачать (255KB)
4. Рис. 3. 3D модель системы выпуска.

Скачать (90KB)
5. Рис. 4. Схема серийного глушителя.

Скачать (19KB)
6. Рис. 5. Схема глушителя c длинным соединительным ¬каналом.

Скачать (31KB)
7. Рис. 6. Подмодель глушителя с каналом, соединяющим две камеры.

Скачать (78KB)
8. Рис. 7. Величины на срезе серийного (- - -) и оптимизированного (––) глушителя.

Скачать (179KB)
9. Рис. 8. Расчётные показатели для двигателя с оптимизированным глушителем.

Скачать (148KB)

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».