| 초록 |
디젤 엔진은 성능과 환경 요구에 응하여 복잡한 제어 장치(EGR system, Turbocharger, Common rail injection system)을 용했으며, 이에 제어 요소의 응답성이 매우 요하다. 정교한 제어 시스템을 해 새로 운 제어 설계 테스트는 많은 시간과 비용을 요구할 수 있다. 시간과 비용을 감시키기 해 실시간 수치해 석(Real time simulation)은 기 제어 시스템 설계 단계에서 필요성이 증가되어 가고 있다. 실시간 수치해석 을 한 시스템으로, HIL(Hardware-in-the-loop) 시뮬이션은 Plant model을 기반으로 기존의 부품 시험기 와 차량 모델을 조합하여 실제 차량에 탑재된 상태를 재하고 다양한 변수에 따른 고차원 진단이 가능 하게 한다. 하지만, 기존의 HIL 시스템에서의 Plant model은 모델 구성이 제약이며, 자동차 시스템의 제원 이 바는 경우 모델 탄력성이 하된다. 이에 많은 연구자들은 실시간 수치해석을 해 정확도가 높고, 해 석이 시간이 빠른 탄력인 랜트모델로서 평균값 모델(Mean value model) 구축을 해 많은 연구를 진행 하다. 본 연구의 목은 속 운 역 구간의 평균값 모델 구축이다. 자세히는 가상의 Diesel 평균값 모델을 통해 다변수 제어 범에 따른 연소 성능을 도출하고, 속 운 역의 , 고 부하 역에서 최화를 통한 운 역 화장에 있다. 최종 목을 한 연구 단계로서, 본 연구에서는 가상의 Diesel CI 엔진 구성을 한 base 엔진(1.4 디젤 엔진)을 선정하 고, base 엔진의 상세 모델과 인공 신경망을 이용한 평균값 모 델 구성하다. 모델 구성에는 1차원 상용 해석 로그램인 Gamma Technology사의 GT-suite을 사용하다. Base 엔진의 제원은 Table.1에 나타내었으며, 엔진 제원은 속 구간인 1000RPM에서 , , 고 부하를 선정하다. 연소 모델은 상 학인 다구역 연소 모델로서 실린더 내 반응 역을 3개의 구역으로 나눠 실린더 내 연소 배출 련 라미터를 측 가능한 Direct-injection diesel multi-pulse (DI-Pulse) 모델을 사용했으며, 질소산화물(NOx) 계산을 해 Extended Zeldovich mechanism이 용되었다. 본 연구의 기본이 되는 상세 모델의 신뢰도 확보를 해, NEDC 사이클의 다빈도 운 역의 정상 상태 시험 결과와 상세 모델의 해석 결과를 비교하다. 엔진의 주요 성능 인자인 BSFC, Cylinder Max Pressure, EGR rate, BSNOx는 정상상태 시험 결과와 비교하여 5% 이내의 모델 신뢰도를 확보할 수 있었다. 상세 모델 의 신뢰도를 바탕으로 평균값 모델화를 한 신경망(Neural network) 훈련을 수행하다. 상세 모델의 주요 변수를 선정하여 평균값 모델에서 일어날 수 있는 작동조건을 충족시키기 해 변수의 범를 과범로 선 정하여 실험계획법 (Design of experiment, DOE) Latin hypercube sampling(LHS)을 이용한 response optimization을 진행하다. DOE를 통해 얻은 결과 값을 신경 회로망의 입력 값으로 사용하다. 한 평균 값 모델의 성능 인자를 바탕으로 신경망 훈련을 진행하다. 신경망 훈련은 기본으로 각 뉴런을 통과하 는 모든 입력 값에 한 결과 값을 직으로 인식하게 함으로서, 수치해석의 해석시간 단축에 큰 기여를 하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서 사용된 훈련방법 표인 로 다층 구조 연산(Multi-layer feedforward) 방식을 용하고, 신경망 훈련에 용된 신경망의 수는 훈련 그래를 참고하여 훈련을 진 행하으며, 최의 신경망이 선정되어 결과 값으로 도출되었다. 신경망 훈련 결과는 앞서 수행된 실험 계 획법과 유사한 경향성을 보으며 평균값 모델 입력 값으로 용되었다. 본 연구 단계를 통해 base엔진의 평균값 모델 구축과 신뢰도를 확보하고, 실시간 수치해석을 해 평균 값 모델 단축 해석시간 감소가 가능하다. 한 실시간 수치해석용 평균값 모델 구성에 있어 (1) 평균값 화에 필요한 시스템 구성 요소를 히 선택하여 신경망 훈련을 시키는 것, (2) 제어 특성이 요시하는 구 성요소를 세부 모델로 physics를 남겨두는 것이 요함을 도출하다. |
