STATISTICAL ANALYSIS OF DETAILED 3-D CFD LES SIMULATIONS WITH REGARD TO CCV MODELING

The paper deals with statistical analysis of large amount of detailed 3-D CFD data in terms of cycle-to-cycle variations (CCVs). These data were obtained by means of LES calculations of many consecutive cycles. Due to non-linear nature of Navier-Stokes equation set, there is a relatively significant CCV. Hence, every cycle is slightly different – this leads to requirement to perform statistical analysis based on ensemble averaging procedure which enables better understanding of CCV in ICE including its quantification. The data obtained from the averaging procedure provides results on different space resolution levels. The procedure is applied locally, i.e., in every cell of the mesh. Hence there is detailed CCV information on local level – such information can be compared with RANS simulations. Next, volume/mass averaging provides information at specific locations – e.g., gap between electrodes of a spark plug. Finally, volume/mass averaging of the whole combustion chamber leads to global information which can be compared with experimental data or results of system simulation tools (which are based on 0-D/1-D approach). Článek se zabývá statistickou analýzou velkého množství detailních 3-D CFD dat z hlediska mezicyklové variability. Tato data jsou získána pomocí LES simulací velkého počtu po sobě následujících cyklů. Díky nelinearitě Navier-Stokesových rovnic existuje relativně velká mezicyklová variabilita. A tedy každý cyklus je jiný – to vede k potřebě aplikovat statistickou analýzu založenou na průměrování z hlediska realizací, což umožňuje lepší pochopení mezicyklové variability ve spalovacích motorech včetně její kvantifikace. Data získána z průměrování poskytují výsledky na různých úrovních z hlediska prostorového rozlišení. Samotná procedura je aplikována lokálně v každé buňce výpočetní sítě – taková informace může být porovnána s výsledky RANS simulací. Dále je možné použít objemové/hmotnostní průměrování – např. v mezeře mezi elektrodami zapalovací svíčky. Konečně lze použít objemové/hmotnostní průměrování celé spalovací komory, což vede k získání globální informace, která může být porovnána s výsledky měření nebo výsledky simulací na systémové úrovni (které jsou založeny na 0-D/1-D přístupu)

KNOWLEDGE TRANSFER FROM DETAILED 3-D CFD CODES TO SYSTEM SIMULATION TOOLS – CCV MODELING IN SI ENGINE

The paper deals with CCV knowledge transfer from reference data (either experiments or 3-D CFD data) into system simulation SW tools (based on 0-D/1-D CFD). It was verified that CCV phenomenon can be modeled by means of combustion model perturbations. The proposed methodology consists of two major steps. First, individual cycle data have to be matched with the 0-D/1-D model, i.e., combustion model parameters are varied to achieve the best possible match of in-cylinder pressure traces. Second, the combustion model parameters (obtained in previous step) are statistically evaluated to obtain PDFs and cross- correlations. Then such information is imposed to the 0-D/1-D tool to mimic pressure traces CCV. Good correspondence with the reference data is achieved only if both PDFs and cross-correlations are imposed simultaneously. Different engine operating points were evaluated to draw some general conclusions in terms of CCV. It was confirmed that turbulence properties and initial flame kernel development are the dominant factors. However, these factors are neither independent nor random – they seem to be correlated. Operating points with high CCV are more organized in terms of the statistics – they exhibit strong cross-correlations of combustion model parameters. Článek se zabývá přenosem znalostí ohledně mezicyklové variability z referenčních dat (buď experimenty nebo 3-D CFD data) do SW nástrojů pro systémovou simulaci (založeno na 0-D/1-D CFD). Bylo ověřeno, že mezicyklovou variabilitu lze modelovat pomocí fluktuací parametrů modelu hoření. Navržená metoda se skládá ze dvou kroků. Zaprvé, data z jednotlivých cyklů jsou kalibrována s 0-D/1-D modelem, tj. parametry modelu hoření jsou měněny tak, aby bylo dosaženo nejlepší možné shody průběhu tlaku ve válci. Zadruhé, parametry modelu hoření (získané v předchozím kroku) jsou statisticky zpracovány pro získání hustot pravděpodobnosti a vzájemných korelací. Pak je tato informace vnucena do 0-D/1-D nástroje pro napodobení mezicyklové variability tlaku ve válci. Dobrá shoda s referenčními daty je dosažena pouze pokud je jak hustota pravděpodobnosti, tak vzájemná korelace použita současně. Různé pracovní body motoru byly vyhodnoceny pro formulaci obecných závěrů z hlediska mezicyklové variace. Bylo ověřeno, že vlastnosti turbulence a počáteční vývoj jádra plamene jsou dominantní parametry. Avšak tyto parametry nejsou ani nezávislé ani náhodné – zdá se, že jsou vzájemně provázané. Pracovní body s velkou mezicyklovou variabilitou jsou ze statistického pohledu více organizované – vykazují silnou vzájemnou korelaci parametrů modelu hoření

Development of a methodology and tool to evaluate the impact of ICT measures on road transport emissions

The paper presents the main elements of a project entitled ICT-Emissions that aims at developing a novel methodology to evaluate the impact of ICT-related measures on mobility, vehicle energy consumption and CO2 emissions of vehicle fleets at the local scale, in order to promote the wider application of the most appropriate ICT measures. The proposed methodology combines traffic and emission modelling at micro and macro scales. These will be linked with interfaces and submodules which will be specifically designed and developed. A number of sources are available to the consortium to obtain the necessary input data. Also, experimental campaigns are offered to fill in gaps of information in traffic and emission patterns. The application of the methodology will be demonstrated using commercially available software. However, the methodology is developed in such a way as to enable its implementation by a variety of emission and traffic models. Particular emphasis is given to (a) the correct estimation of driver behaviour, as a result of traffic-related ICT measures, (b) the coverage of a large number of current vehicle technologies, including ICT systems, and (c) near future technologies such as hybrid, plug-in hybrids, and electric vehicles. The innovative combination of traffic, driver, and emission models produces a versatile toolbox that can simulate the impact on energy and CO2 of infrastructure measures (traffic management, dynamic traffic signs, etc.), driver assistance systems and ecosolutions (speed/cruise control, start/stop systems, etc.) or a combination of measures (cooperative systems).The methodology is validated by application in the Turin area and its capacity is further demonstrated by application in real world conditions in Madrid and Rome