디젤 PHEV의 엔진 연료 소모 및 NOx 배출량 예측 계산 방법에 관한 연구

1. 서 론

최근 자동차로 인한 대기오염 등으로 인하여, 연료 소모 성능 및 배기성능 개선은 가장 중요한 기술과제가 되고 있다.

특히 디젤엔진의 경우, 높은 연료경제성으로 인하여, 가솔린 엔진 대비 약 20 % 정도 낮은 CO₂ 배출 특성을 가지는 반면 상대적으로 높은 NOx 배출 특성을 가진다.

이러한 디젤엔진의 배기성능 문제로 인하여, 최근 디젤 차량의 배기규제 강화와 함께 가감속의 운전조건이 강화된 새로운 시험 방법(WLTC 등)의 도입이 추진 중에 있다. 따라서, 이의 대응 방안으로 디젤엔진의 과도 성능 개선 또는 Hybrid electric vehicle(HEV) 관련 연구가 보고되고 있는 상황이다.^2,4) 디젤 HEV는 가솔린 HEV 시스템과 달리, 연비 뿐만 아니라, NOx 등의 배기성능 또한 중요한 기술 과제이므로, 가솔린 HEV 시스템 개발과 차별화된 접근이 요구된다.

우선 엔진의 경우, NOx 성능과 엔진 효율 성능의 동시 확보를 위하여, 우수한 NOx 배출 운전영역과 열효율 영역의 중복 구간 확대를 통한 성능 개선 등에 대한 결과가 보고된 바 있으며,³⁾ 이러한 HEV용 디젤 엔진 개발뿐 아니라, 디젤 HEV에서의 NOx 배출 저감을 위한 엔진 작동 방안에 대한 검토 결과 또한 제시된 바 있다. 이의 연구에서는 디젤 HEV에서의 NOx 배출 억제를 위한 3가지 방안으로 부하 조건의 제한, 모터에 의한 가속 지원, WGT(Waste gate turbocharger) 이외의 전동과급기의 추가 장착을 통한 과도 배출 성능 개선 등이 제시되고 있다.¹⁾

또한, 디젤 HEV의 연료 소비 및 NOx 성능 최적화를 위한 에너지관리시스템(Energy management system)과 관련 전략에 대한 연구보고가 제시되고 있다.^4,6) 기존 연구에서는 NEDC 운전 모드에서 정상상태의 NOx 성능 및 연료 소모 맵만으로 성능의 예측이 가능했지만, 최근의 WLTP(Worldwide harmonized light vehicle test procedure) 또는 RDE(Real driving emission) 등의 강화 배기 운전 모드에서는 정상상태의 성능 맵 만으로는 예측 성능 확보에 부족함이 지적되고 있으며, 최근 다수의 연구에서는 과도상태에서의 디젤엔진 연료 소모량과 NOx 배출을 고려한 에너지 관리 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다.

따라서, 내연기관 차량뿐 아니라, (P)HEV 차량으로의 발전과 실 주행상태에서의 성능 개선이 중요하다. 특히, 디젤엔진의 경우는 과도 주행 중의 엔진 연료 소모뿐 아니라, NOx 성능 최적화 또한 매우 중요한 기술 과제이므로, 과도 운전 시의 엔진 성능 예측 기술 확보는 필수적이다.

그러나, 일반적인 제어를 목적으로 하는 경우, 과도 디젤엔진 모델은 요구 제원 및 프로그램의 구성과 활용 측면에서 비교적 복잡하여, HEV 시스템과의 엔진 매칭 및 주행 시나리오의 설정 등과 같은 제한된 엔진 제원 정보 환경에서의 손쉬운 접근에 한계를 가진다.

이에 본 논문에서는 디젤 PHEV 관련 연구 수행 중에 개발된 엔진 작동 모드를 포함한 약 3가지의 서로 다른 엔진 운전 실험 결과를 바탕으로, 디젤엔진의 연료 소모 및 NOx 성능을 예측할 수 있는 평균값 디젤 엔진 모델^5,8) 구성 방법을 제안하였다.

일반적인 엔진 모델의 구성은 연료계, 가스 순환계 그리고 후처리계 등으로 구성되며, 특히 과도특성은 가스 순환계의 작동에 많은 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구는 과도 운전 시의 가스 순환계 작동 모델 구성을 중심으로 진행하였다.

구체적으로 디젤엔진 과도 운전 중의 엔진 가스 순환계(순환 배관계의 온도, 압력, EGR 및 과급기 등)의 작동 특성과 정상상태와의 차이점에 대하여 검토하였다. 이후 평균값 기반의 정상상태 엔진 성능 요소 모델을 기반으로 과도 보정 로직을 추가하였으며, 이로부터, 가스 순환계의 과도 작동 상태, 엔진 연료 소모량 및 NOx 배출량을 계산하며, 실험 결과와의 비교를 통한 논의 결과를 제시하였다.

2 엔진 실험 및 조건

대상 엔진은 1.4리터 4기통 커먼레일 디젤엔진이며, 이 엔진은 WGT(Waste gate turbocharger)와 HP(High pressure) loop cooled EGR(Exhaust gas recirculation)의 가스 순환계 구성을 가진다.

실험은 AC 엔진 동력계상(380kW AC Transient dynamometer, HORIBA사)에서 수행되었으며, 기본 성능 맵 구성을 위한 정상상태 엔진 실험과 과도 작동 분석 및 모델 개발을 위한 과도모드 모사 엔진 실험이 수행되었다.

실험 중에는 연료 소모량 및 배기분석기(Mexa DEGR7100, HORIBA사)를 이용하여 NOx 측정이 이루어졌으며, 가스 순환계 요소 모델 개발을 위해 공기 순환계 주요 위치마다 온도와 압력, 과급기 회전 속도를 측정하였다. Table 1과 Fig. 2에는 각각 주요 엔진 제원과 센서 장착 위치를 제시하였다.

Table 1

Specifications of a test engine

Fig. 1

Schematic of the engine breathing system and sensor installation (P : pressure, T : Temperature)

엔진과도 실험시의 기준 차량 운전 모드는 UDDS(Urban dynamometer driving schedule)와 HWFET(Highway fuel economy test)이며, 내연기관 차량 모드(기준 모드)와 PHEV 모사 조건 2가지의 총 3가지 서로 다른 엔진 작동 조건을 적용하였다.

차량 상태에서의 엔진 작동 거동을 확인하기 위하여, 기준 모드(내연기관 차량 기준)는 기준 차량의 차대 동력계 상의 UDDS, HWFET 모드 주행 엔진속도, 토크 정보를 취득하였으며, 취득 엔진 속도, 토크를 동력계 속도, 토크와 비교 및 보정하여 과도모드를 생성하였다.

개발 모드(PHEV 기준)는 개발 PHEV 시스템의 CS(Charge sustaining) 모드에 대하여 엔진 과도 모드를 생성하였으며, 개발 시스템의 HILS(Hardware in the loop simulation) 시험 시 엔진 속도, 토크 정보를 취득하였다.

개발 PHEV 시스템 상 엔진은 기본 엔진 4기통뿐 아니라, 3기통 엔진의 두 가지 조건을 모사하고자 하였다. 이에 따라 4기통 엔진의 경우, 요구 토크와 동일한 토크 조건에서의 운전이 수행되었으며(Torque based simulation test), 3기통 가상엔진 모사의 경우, BMEP 기준으로 토크는 재산정되었다(BMEP based simulation test).

단, 본 연구에서는 과도 작동을 포함한 엔진 작동 성능 예측 모델 개발을 주 목적으로 하고 있으므로 PHEV화에 따른 연료 소모 및 배기성능 개선 등의 분석 결과는 제공하지 않으며, 운전모드는 단지 다양한 엔진 작동 조건의 설정 예로 적용되었다.

설정 엔진 과도 운전 모드의 예를 Fig. 2에 제시하였다.

Fig. 2

Examples of engine test mode

3. 과도 엔진 작동 모델의 구성

3.2 과도 엔진 모델 계산 과정 구성

터보과급기를 가지는 디젤엔진의 과도 작동과 정상상태 작동과의 가장 큰 차이는 많은 연구에서 과급기의 출력 부족에 따른 터보랙에 기인⁷⁾하는 것으로 제시하고 있다. 한편 많은 경우에 있어서, 공기량과 압력 그리고 과급기 회전속도의 반응은 상대적으로 매우 빠른 것으로 제시되고 있으며, 따라서, 공기량, 압력, 과급기 회전속도 등은 준정상상태 가정을 이용한 계산이 수행된다. 단, 3.1.2절에 제시된 바와 같이, 온도의 경우는 변동 유동에서의 유체 혼합 등에 따라 정상상태와 다른 거동을 가질 수 있으며, 이로부터, 과도상태와 정상상태의 차이는 온도상태의 차이라 가정할 수 있다. 이러한 엔진의 과도 운전 특성을 고려하여, 과도 엔진 모델은 정상상태 엔진실험 결과를 이용한 요소 모델과 과도 실험을 통한 추가 모델 및 계수가 활용되었으며, 과도 엔진 모델의 핵심은 과도 상태에 따른 추가 연료 소모량 계산, 가스 순환계 중 가스 온도 보정, 과도시의 과급기(특히 WGT) 제어 로직 구성에 있다.

Fig. 3에 제시된 과도 엔진 모델의 계산 과정은 총 5단계로 구성되며, 계산의 편의를 위하여, 계산 주기는 1초 단위로 설정하였다.

Fig. 3

Calculation flow chart of the transient engine model

1단계에서의 입력 데이터는 엔진 요구 작동 조건과 정상상태 엔진 맵으로 총 6가지로 구성된다. 단, 과급기 작동 성능은 과급기 제조사의 가스 벤치 상 성능 데이터를 활용하여 모델 구성을 수행하였으며, 4단계에서 과도상태의 작동 거동을 이용한 보정을 수행한다.

2단계 계산에서는 엔진 회전속도와 요구 토크에 있어서의 연료량 맵, 공연비 맵과 과도시의 추가 연료량 산출을 더한 과도 연료 소모량 및 공기량 그리고 과급 압력을 계산하며, 이때 압축기 서지(Surge) 및 최소 요구 공기량에 따른 교정을 수행한다.

3단계 계산 단계에서는 과도 계산 이전의 정상상태 기준의 각종 물리량(압력, 온도, 과급기 회전속도, 효율 등)을 계산하며, 과도 계산 시의 초기 값(온도 등) 또는 목표 추종 값(과급 압력 등)으로 활용한다.

4단계 계산 단계에서는 과도 작동시의 가스 순환계 온도 보정 및 이에 따른 과급기 WG 작동과 목표 과급압 추종성을 검토하며, 추종 불가능 시 과급압의 조정을 수행한다. 단, 공기량은 불가피한 경우에만 조정이 수행된다.

5단계 계산 단계에서는 NOx 배출량을 계산하며, smoothing 처리로 시간 흐름에 따른 배기관 중의 농도(또는 배출량) 혼합 상태를 모사한다.

요구 입력 항목과 입력 데이터 구성 시의 고려 사항을 Table 2에 나타내었으며, Fig. 4에는 정상상태 엔진 실험으로 얻어진 목표 맵(함수)의 정확성을 제시하였다. 성능 맵은 계산 편의를 위해 함수로 설정하였으며, 대부분 오차는 약 5 % 이내에 존재하고 있다.

Table 2

Required input list and explanation

Fig. 4

Functional results of steady state reference engine performance for transient model utilization

Table 3에 주요 요소 모델과 영향인자를 제시하였으며, 정상상태 기반 요소 모델 및 과도 상태 분석을 통한 추가 요소 모델을 사용하였다.

Table 3

Element models for the transient engine model

단, 정상상태 모델 중 일부는 아이들 부근 또는 정상상태에서 구현되지 못한 A/F 영역에서의 배기 온도 등 실험 시에 반영되지 못한 운전 구간이 추가되었다.

Table 4에는 과도 엔진 실험을 통해 얻어야 할 계수와 특성 등을 제시하였다. 계수는 과도 실험 분석으로부터 얻어지며, 일부는 정상상태 성능 결과 또는 정상상태 기준 모델 결과와 과도 상태시의 차이를 보정하는 계수로 구성된다.

Table 4

Transient engine experimental derivation coefficients and boundary values for transient engine model configuration

3.3 과도 엔진 작동 특성과 주요 계산 로직

과도 엔진 모델의 구성에 앞서, 과도상태와 정상상태와의 차이점에 대한 분석이 요구되었다. 이에 주요 물리량들의 정상상태 조건에서 구성된 요소모델 결과와 과도 상태의 측정 결과와의 비교 검토가 수행되었다.

구체적으로는 연료 소모량 분석을 통해 과도 연료 소모량 계산 과정을 구성하였으며, 압축기 모델(회전속도, 후 온도)과 터빈 입구 온도 모델(배기 매니폴드 온도)의 검증과 과도 시 보완 방법의 구성이 수행되었다. 또한, 체적효율 모델과 흡기 매니폴드 온도와 압력, 그리고 흡입 공기량 등을 통해 과도 EGR 유량율을 계산하여, 모델 개발 시 검토 자료로 활용하였다. 정상상태 기반 NOx 배출 맵(모델)은 과도 실험 결과를 이용하여 검증되었으며, 과급기 작동 검토를 통한 과도상태 보정 방안을 구축하였다.

3.3.1 과도 연료량 및 공기순환계 요구 조건 산출

과도 계산에 따른 연료 소모량 등의 계산 과정 및 검증 결과를 Fig. 5와 6에 나타내었다.

Fig. 5

Transient fuel consumption rate calculation and required A/F and boost pressure correction process

Fig. 6

Effect of fuel consumption on the transient engine operation

과도 운전 시 추가 손실 동력과 연료량은 엔진 관성 손실과 추가 마찰 손실을 의미한다.^9,10) 이에 기초하여, 엔진 회전속도 변화에 기인한 마찰 손실 및 관성 손실 출력과 추가 연료량을 산정하며, 과도 소요 연료량, 요구 A/F, 요구 과급압 등을 산출하였다.

통합 모드(UDDS+HWFET) 기준 정상 맵 사용 시 최대 -6 %, 과도계산 적용 시 최대 -2 %의 오차를 가지며, 이로부터 과도 운전으로 약 2 ~ 4 %의 추가 연료 소모가 있음을 확인할 수 있다.

3.3.2 압축기 회전속도 모델 (Modified J&K model)

본 연구 중에 사용된 압축기 모델은 J&K 모델^9,11)을 수정(6개의 실험 계수에서 15개의 실험 계수식으로 조정)하여 사용하였으며, 과급기 성능 데이터로 부터 구성된 모델을 과도 운전 실험 시의 데이터를 활용하여 계산 정확성의 검증을 수행하였다.

과도 상태의 동일 시간 공기량과 압축 압력비를 활용한 압축기 회전속도 산출 결과가 약 40,000 rpm에서 50,000 rpm 이상의 경우, 오차 범위는 5 % 내에 있음을 확인하였다.

Fig. 7

Verification of transient operating condition of compressor model

3.3.3 과도 온도 보정 방법

과도 측정 결과와 정상상태 기준 계산 결과의 가장 큰 차이는 가스 온도이다.

가스 온도는 압축기 출력, EGR율 그리고 터빈 통과 유량율과 WGT의 터빈 바이패스율에 영향을 미치는 과도 엔진 모델의 핵심 인자이며, 과도 온도 계산은 간단히 정상상태 기준 순간 온도와 과도 실험계수를 활용하여 수행하였다.

과도 상태의 각종 배관 내 온도는 정상상태와 달리, 제어 체적 내에 순간적으로 서로 다른 온도의 가스가 섞이므로, 이전 시간대의 가스 온도와 정상상태 기준 요소 모델로 계산 결과인 산규 도입 가스 온도의 비교를 통하여, 온도의 상승 및 하강 정도를 설정한다. 이후 두 가스 온도차에 실험 계수(Cooling coefficient 또는 Heating coefficient)를 곱한 값을 과도 운전 시의 온도 변화량으로 설정한다.

Fig. 8과 9에는 각각 과도 온도 보정 방법과 보정 결과를 제시하고 있으며, 예제로 제시된 Fig. 9의 압축기 후 온도와 터빈 전 온도 보정 결과는 실제 과도 운전 시의 온도와 매우 유사한 결과를 제시하고 있다.

Fig. 8

Calculation of transient correction of gas temperature

Fig. 9

Example of the results of transient correction using transient gas temperature correction method in Fig. 8

단, 흡기 매니폴드 내의 온도는 이러한 과도 온도 보정이 수행되지 않는다. 이는 흡기 매니폴드 내의 EGR, 공기, 흡기 매니폴드 내 가스 간의 에너지 밸런스(Energy balance)를 통한 EGR율 계산¹¹⁾ 과정에 위배되기 때문이다.

만약 흡기 매니폴드 내 온도의 과도 보정이 수행되는 경우, 설정된 압력과 도입 공기량 조건에서 EGR 가스 질량 유량율이 왜곡되는 문제가 발생된다.

3.3.4 과도 터빈 작동 상태 계산 및 웨이스트게이트 바이패스율 계산

터빈 상태 계산의 최종 목적은 요구 압축기 출력을 위한 터빈 성능을 확인하기 위함이며, WGT에서는 터빈 통과 유량율과 바이패스율을 통하여 확인할 수 있다. 요구 압축기 출력 대비 터빈 출력이 부족 한 경우 바이패스율은 음의 값을 가진다.

한편 과급기의 기본 성능인 터빈 유량율 특성(Mass flow parameter or reduced mass flow rate, 이하 GRTP)은 식 (1)로 정의되며, 바이패스량은 터빈으로 도입되는 가스유량율과 GRTP로부터 계산된 요구 통과유량율과의 차로 계산된다. 한편, GRTP는 터빈 팽창비의 함수로 간단히 모델화가 가능하다.

$\[ GRTP=\frac{{\dot{m}}_T\times \sqrt{T_{t3}}}{p_{t3}} \]$

(1)

따라서, GRTP를 이용한 바이패스량의 설정을 위해 과도상태의 팽창비 예측 방안이 필요하다.

정상상태에서는 과급기 성능 데이터를 활용하여, 압축기 출력과 터빈 팽창비와의 관계식을 구성할 수 있으며, 배기 유량율에 대한 터빈 후압의 가정을 통하여, 터빈 요구 통과 유량율 계산에 필요한 터빈 전압을 구하는 방법이 활용될 수 있다.

그러나, 과도 상태에서는 회전속도 변화에 따른 마찰손실 및 관성 손실이 부가되는 특성^9,10)이 있으며, 이러한 손실 출력의 모델화는 마찰 출력 산출의 어려움, 엔진 상 과급기의 내외부 열전달에 따른 온도 측정 결과로 왜곡과 이에 따른 터빈 출력의 오차 발생 등에 따른 오차 발생 우려가 존재한다.

이에, 본 연구에서는 터빈 입구 온도 영향이 적은 Isentropic 터빈 출력을 활용하는 과도 상태 보정 모델을 구성하였다.

Fig. 10에는 과도 실험 및 과급기 성능 상의 팽창비와 Isentropic 터빈 출력과의 관계를 제시하였다.

Fig. 10

Isentropic turbine power and turbine expansion ratio

결과 그림에서 보이듯이, 두 가지 조건에서의 계산 결과는 비교적 동일한 곡선 상에 존재하고 있음을 볼 수 있으며, 이는 과도 상태의 정확한 Isentropic 터빈 출력 계산으로부터 터빈 팽창비의 예측이 가능하다. 한편 Fig. 11(a)에는 과급기의 성능, 정상상태 및 과도 엔진 실험 결과를 이용한 Isentropic 터빈 출력과 압축기 출력과의 관계를 제시하고 있으며, Fig. 11(b) 동일한 조건에서의 압축기 출력과 터빈 팽창비와의 관계를 나타내었다.

Fig. 11

Comparison of compressor power and turbine conditions in steady and transient conditions

결과 그림에서 보이듯이, 정상상태의 과급기 거동과 과도 운전 시의 작동 특성은 많은 차이를 나타내고 있음을 볼 수 있다. 그러나, Fig. 12에 제시된 것처럼 과급기 성능을 이용한 압축기 출력으로부터의 Isentropic 터빈 출력과 과도 운전 시의 Isentropic 터빈 출력은 과급기 회전속도의 함수로 제시될 수 있으며, 이를 통한 보정 로직의 구성이 가능하다. 상기 고찰 결과를 바탕으로 한 과도상태 터빈 팽창비, 바이패스율 그리고 이를 이용한 과급압 제어 로직을 Fig. 13에 제시하였다.

Fig. 12

The difference in isentropic turbine power between transient and steady state depending on the compressor rotational speed

Fig. 13

Transient state turbine expansion ratio and waste gate bypass ratio setting method

한편, 터빈은 매우 낮은 팽창비 및 통과유량율 조건에서는 배기 에너지를 흡수하며, 이때 바이패스 비율은 음의 값을 가진다. 이러한 조건을 ‘End point’라고 하며, 과도 실험 결과 분석을 통해 ‘End point(터빈 구동 최소 팽창비와 최소 GRTP)’를 설정하고 계산 과정 중 이를 반영하였다. 이에 대한 결과는 Fig. 14와 같다.

Fig. 14

Detection of turbine “End point” using transient engine test results

3.3.5 과도 NOx 배출량 예측 검증 및 Smoothing

구성된 과도 엔진 모델의 NOx 예측 성능을 평가하기 이전에 정상상태 기반 NOx 성능 맵(출력 및 EGR의 함수)의 정확성에 대한 검토가 필요하다. 이에 따라, 과도 엔진 실험시의 출력 및 EGR율을 활용하여 NOx 총량을 계산하였으며, Fig. 15에 측정과의 계산의 결과 비교를 제시하였다.

Fig. 15

Review of transient operating status accuracy of NOx emissions function

검토 결과 통합 모드(UDDS+HWFET) 기준으로 최대 -10 % 정도의 계산 오차가 존재하였으며, 완성된 과도 엔진 모델의 NOx 총량 오차 범위는 이를 목표로 한다.

한편, 정상상태 성능 맵을 기준으로 한, 과도 운전시의 시간대 별 NOx량 산출 결과는 과도한 피크 값을 제시한다. 그러나, 배기 샘플 중의 시간 지연에 따른 NOx 배출량 피크 값의 왜곡이 발생될 수 있으며, 순간 NOx 배출량은 Fig. 8에 제시한 과도 온도보정과 동일한 방법으로 smoothing 처리를 수행하였다. 단, 상승 및 하강시의 smooting coefficient는 동일 값을 사용하여 누적 NOx량의 왜곡을 방지하였다.

3.3.6 과도 엔진 모델 계산의 신뢰성 검토

구성된 과도 엔진 모델 계산 결과와 실제 엔진 실험 시 모드 운전 동안의 누적 연료 소모량과 누적 NOx 배출량 비교를 통해 과도 엔진 모델의 정확성을 검토하였다. Fig. 16에 비교 결과를 제시하였으며, 오차는 통합 모드(UDDS+HWFET) 기준으로 연료량 2 % 이내, NOx 총량 9 % 수준이다.

Fig. 16

Calculation errors in fuel consumption and NOx emission according to transient engine model

결론적으로 실험 결과 활용 NOx 배출량 및 연료 소모량 계산 검증 시 각각 -10 % 및 2 % 이내의 오차를 고려할 때. 비교적 계산 과정의 신뢰성은 확보되는 것으로 판단된다.

엔진 과도 모드 중 시간 변화에 따른 주요 계산 결과 예를 Fig. 17에 제시하였으며, 계산 결과는 실험과 유사하게 추종됨을 확인할 수 있다.

Fig. 17

Comparison of test results and calculation results of UDDS mode engines

4. 결 론

본 연구에서는 디젤 PHEV의 효율적인 엔진 작동점 설정을 위한 엔진 성능 예측 방안을 제공하고자 하였다. 이를 위해, 소형 디젤엔진 과도 운전 시의 엔진 작동 및 성능 특성을 분석하였으며, 과도 운전성능을 예측할 수 있는 비교적 간단한 엔진 모델의 구성과 결과 검토가 이루어졌다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다.

• 1) 정상상태 모델의 응용과 과도시의 보정 방법을 통한 과도시의 연료량 및 NOx 배출량의 산정이 가능하였다.
• 2) 과도 실험의 분석 결과로부터 가스 순환계 중 온도 및 과급기의 작동 특성이 정상상태와 차별화되는 부분을 확인하였으며, 이의 과도 보정 방안을 제시하였다.
• 3) 가스 순환계 중 온도 즉, 압축기 후 온도, 터빈 전단 온도 등에 대하여 정상상태 기준 모델 결과의 활용과 온도 보정 계수를 이용한 산출 방법을 제시하였으며, 실제 엔진 실험 결과와의 비교를 통하여, 활용 가능성을 제시하였다.
• 4) 과급기의 작동 특성은 가속 및 감속 등의 과도 운전 특성으로부터, 압축기 출력에 대한 Isentropic 터빈 출력 특성에 변화가 발생되고 있음을 확인하였으며, 이의 보정을 통한 과급기 작동 특성의 과도 모사가 가능하였다.
• 5) 오차는 통합 모드(UDDS+HWFET) 기준으로 실험 결과 활용 NOx 배출량 및 연료 소모량 계산검증으로부터, 비교적 계산 과정의 신뢰성은 확보되는 것으로 판단된다.

Acknowledgments

본 논문의 산업통상자원부에서 지원하는 2013년 산업 핵심기술 개발사업인 [1리터카를 위한 디젤 하이브리드 원천기술 개발] 사업 결과 중 일부로서, 관계 기관에 감사의 뜻을 전합니다.

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