엔진 시뮬레이션을 통해 효율 향상 최적화 연구를 진행하기 위하여 먼저, 실제 실험 데이터를 기반으로 모델링 하였다.

상용 엔진 해석 프로그램인 GT-Power를 이용하여 기존의 대상 엔진 제원과 정상 상태 실험 데이터를 바탕으로 기본 엔진 모델링을 진행하였다.

모델링을 위한 대상 엔진은 1.4 L 4실린더 승용 디젤 엔진으로 커먼 레일 인젝션과 EGR을 사용하고 있으며, 최대 파워 90 hp, 최대 토크 24.5 kg.m의 성능을 가지며 주요 제원은 Table 1과 같다.

먼저, 이 대상 엔진을 기본으로 1.0 L 3실린더의 컴팩트한 디젤 엔진을 모델링하고, 파일럿 분사와 주 분사시기에 대한 최적화를 진행 하였다. Table 2와 같이 특정 엔진 속도와 엔진 부하 조건을 가진 다섯 운전점을 선정하고 엔진 효율과 에너지 손실을 비교, 해석하였다.

1.0 L 3실린더 디젤엔진 모델에 대한 수치해석에 앞서, 대상 엔진 실험 데이터를 이용하여 1.4 L 4실린더 엔진을 모델링 하였다. 그리고 Table 2의 다섯 운전점에서 엔진의 성능을 보여주는 주요 인자들을 Table 3과 같이 선정하여 3 % 이내 오차를 가지도록 모델의 신뢰도를 확보였다.

신뢰도 3 % 이내를 확보하기 위하여, 시뮬레이션 상에서 연소, 마찰, NOx에 대한 3가지 변수를 DOE 기법으로 선정하였다. 첫 번째, 연소 모델구현은 DI Pulse 모델(Direct-Injection Diesel Multi-Pulse Combustion Model)을 사용하였는데, 이 모델은 입력된 엔진의 압력, 온도, 공연비 등의 변수를 이용하여 연소 효율, 사용된 연료량, 배기가스 등을 수치적으로 계산하는 모델이다. 그리고 연소실 내부 영역을 Main unburned zone, Spray unburned zone, Spray burned zone의 3가지 영역으로 나누어 계산한다. 두 번째, 마찰에 대한 모델은 최고 실린더 압력 및 피스톤 속도 값을 이용하여 계산하는 Chen-Flynn engine friction 모델을 통하여 엔진의 FMEP를 결정하였다. 마지막으로, 배출되는 NOx의 양은 NOx 값 자체의 멀티플라이어와 N₂ 산화 활성화 에너지 변수를 이용하여 실험 데이터를 참고하여 신뢰도를 확보하였다.

1.4 L 엔진에서 1.0 L 엔진으로 다운사이징하여 보다 컴팩트한 엔진 모델을 구현하였고, 이에 따라 상대적으로 연소 특성에 영향을 주는 많은 인자들 중 분사시기의 정교한 최적화가 중요하다. 파일럿 분사와 주 분사로 이루어지는 멀티 분사의 경우 분사시기에 따른 실린더 내부 환경, 에너지 손실과 배기가스 등이 보다 민감하게 변화할 것이라고 판단하였다.

Latin Hypercube 기법을 통하여 샘플링을 하였고, BSNOx를 유지하거나 감소시키면서 동시에 BSFC 감소 및 엔진 효율을 증가시킬 수 있도록 Multi-Objective Pareto 방법을 이용하여 분사시기를 최적화하였다. 결과적으로 기존 모델 대비 두 번의 파일럿과 주 분사 시기의 최적화하기 위하여 변경한 분사시기 변화량 ∆soi_1, ∆soi_2, ∆soi_m의 값은 Table 4와 같다.

Fig. 2에서 보듯이 다섯 영역 모두 파일럿 분사를 주 분사에 가깝게 지각하였다. 최적화한 다섯 운전점에서의 분사시기 최적화 범위는 첫 번째 파일럿 분사가 약 9.4 ~ 11.9 CA, 두 번째 파일럿 분사가 7.0 ~ 9.5 CA, Main 분사가 -0.5 ~ 1.7 CA 이다. 기존 분사시기에서의 BSFC와 BSNOx 값 대비, 이 값을 유지하거나 감소하는 경우만을 고려하였다.

Fig. 2 
Injection timing control of pilot and main injection (_________: base injection, ---------: optimized injection)

각 운전점에 대하여 분사시기를 최적화하였을 때, 기존 모델 대비 BSFC와 BSNOx의 저감을 확인하였다. 감소한 정도는 Fig. 3의 BSFC 비교와 Fig. 4와 BSNOx 비교 그래프와 같다.

Fig. 3 
BSFC comparison between base and optimized injection timing

Fig. 4 
NOx comparison between base and optimized injection timing

BSFC의 경우 약 0.4 % ~ 1.7 % 정도 개선할 수 있었으며, BSNOx의 경우 약 1.2 % ~ 26 %까지 개선하였다.

분사시기의 최적화 결과로 열 전달량이 Table 5와 같이 다섯 운전 영역에서 평균적으로 0.15 kW 감소하는 경향을 보였다. 특히, 고 부하 운전점에서의 감소가 저 부하 운전점보다 2배 이상 크게 나타났다.

Fig. 5와 같이 기존 모델과 최적화된 분사 시기에서, 실린더 내부 압력의 변화를 비교하였다. 파일럿 분사가 주 분사시기와 가깝게 당겨졌고, 실린더 내부의 전체적인 압력의 상승이 완만해진 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최고 압력은 낮아졌다. 이는 연소실 자체의 내부에서 평균 압력을 낮추어 열 전달량을 감소시키는 역할을 하는 것으로 판단된다.

Fig. 5 
Comparison cylinder & Injection pressure of base and optimized timing (_________: base injection, ------: optimized injection)

각 운전점에서의 Heat transfer, Friction, Exhaust enthalpy로 인한 에너지 손실량의 비교는 Fig. 6과 같다. 결과적으로 운전점의 분사시기를 조정하였을 때 총 에너지 손실은 기존 모델 대비 0.1 % ~ 2.9 % 감소하는 것을 확인하였다.

Fig. 6 
Total engine energy loss

운전점 다섯 군데에 대한 기본 엔진 모델에서는 엔진의 총 에너지 손실은 Table 6과 같다. 총 에너지 손실은 Exhaust enthalpy, Heat transfer, 그리고 Friction에서 손실되는 에너지양을 합한 것이다.

Table 5의 다섯 운전점에서 Heat transfer로 인한 에너지 손실이 0.48 kJ ~ 2.19 kJ 감소한 것을 확인할 수 있었고, 이는 궁극적으로 엔진 전체에서 발생하는 에너지 손실에 기여하였다고 판단한다.

특히, 고 부하 운전점 #4(2200 rpm)와 #5(2400 rpm) 영역에서는 저 부하 운전점 #1(1600 rpm)와 #2(1800 rpm) 영역 대비 Heat transfer 및 Exhaust enthalpy로 인한 에너지 손실이 2배 이상 감소하였다.