SlideShare a Scribd company logo
1
TEZĂ DE DOCTORAT
STUDII ȘI CERCETĂRI PRIVIND INFLUENȚA PARAMETRILOR
GESTIONAȚI DE CĂTRE UNITATEA ELECTRONICĂ DE
CONTROL ASUPRA PERFORMANȚELOR MOTOARELOR
CU ARDERE INTERNĂ CARE FUNCȚIONEAZĂ
CU COMBUSTIBILI ALTERNATIVI
Autor: Drd. Ing. Călin ICLODEAN, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca
Conducător Ştiinţific: Prof. Univ. Dr. Ing. Nicolae BURNETE
Cluj-Napoca, 2013
2
CUPRINS
1. INTRODUCERE.
2. STADIUL ACTUAL AL CERCETĂRILOR CU PRIVIRE LA INFLUENȚELE UNITĂȚII
ELECTRONICE DE CONTROL ASUPRA PERFORMANȚELOR MOTOARELOR CU
ARDERE INTERNĂ.
3. SIMULAREA FUNCȚIONĂRII UNUI MOTOR CU APRINDERE PRIN COMPRIMARE
ALIMENTAT CU BIOCOMBUSTIBILI ÎN CAZUL MODIFICĂRII PARAMETRILOR DE
INJECȚIE GESTIONAȚI DE UNITATEA ELECTRONICĂ DE CONTROL.
4. CERCETARI EXPERIMENTALE PRIVIND INFLUENȚA MODIFICĂRII
PARAMETRILOR UNITĂȚII ELECTRONICE DE CONTROL ASUPRA
PERFORMANȚELOR MOTOARELOR CU APRINDERE PRIN COMPRIMARE.
5. MODIFICAREA PARAMETRILOR DE INJECȚIE PENTRU MOTORUL CU APRINDERE
PRIN COMPRIMARE CE FUNCȚIONEAZĂ CU BIOCOMBUSTIBILI.
6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII PERSONALE. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.
3
1. INTRODUCERE
IMPORTANȚA: utilizarea amestecurilor de biocombustibili în alimentarea motoarelor cu ardere internă
și adaptarea managementului procesului de injecție la normele impuse de legislația europeană.
SCOPUL: optimizarea injecției la motoarele cu aprindere prin comprimare alimentate cu amestecuri
de biocombustibili pentru un raport optim între emisii și consum în condițiile menținerii performanțelor
energetice.
4
OBIECTIVUL: pentru a crește cantitatea de căldură eliberată pe ciclu motor în situația utilizării
amestecurilor de biocombustibili, s-au propus cercetări asupra modificarea parametrilor de funcționare
ai unității electronice de control pentru optimizarea proceselor motoroarelor cu aprindere prin
comprimare alimentate cu biocombustibili.
METODOLOGIA: dezvoltarea prin simulare computerizată a modelelor de motoare studiate,
optimizarea parametrilor de comandă și control și validarea rezultatelor obținute prin determinările
experimentale.
5
Modulele componente ale unității electronice
de control – schema bloc
2. STADIUL ACTUAL AL CERCETĂRILOR
Unitatea electronică de control (ECU)
6
Sistemul de management al motorului
cu aprindere prin comprimare
prail [bar]
ti_main [µs]
vol_main [mm3]
Parametriideinjecțieconsiderați
7
3. SIMULAREA FUNCȚIONĂRII M.A.C. ALIMENTAT CU BIOCOMBUSTIBILI
Algoritmul procesului de simulare
Datele inițiale pentru
construirea modelului
Model TWO ZONE TABLE
rezultate experimentale
Model de ardere AVL MCC
(amestec controlat ardere)
Lege injecție
NormROI
Lege injecție
iRate
Serii de simulare main1,
main2, main3
Serii de simulare main1,
main2, main3
Compararea și
optimizarea parametrilor
procesului de injecție și
de ardere
Validarea rezultatelor simulărilor
computerizate cu rezultatelele
determinărilor experimentale
8
Modelul în AVL Boost pentru motorul monocilindric AVL5402:
SB1... SB6 – condițiile limită, 1 ... 15 – conducte fluide, J1 – joncțiune, MP1 ... MP5 – puncte de măsură, R1 ... R4 – restricții,
I1 – injector, C1 – cilindrul (simulări NormROI), C2 - cilindrul (simulări iRate), C3 – rezultatele experimentale,
PL1 ... PL3 – galerii, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor.
Optimizarea parametrilor de ardere prin algoritmi genetici
Combinare liniară
Caracteristica
combinată
Rezultate simulări
Statistica
optimizării
Caracteristica
integrată ROHR pentru
27 cazuri
studiate
- igndel
- compar
- turbpar
- disspar
9
10
Compararea rezultatelor simulărilor cu rezultatele
măsurătorile experimentale (înainte și după optimizare)
11
Variația căldurii eliberate în cilindru determinată prin simulare:
a – căldura maximă eliberată în cilindru crește odată cu procentul de biocombustibil din amestec,
b – distribuția căldurii eliberate scade odată cu creșterea procentului de biocombustibil:
B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 8 %, B100 – 16 %.
a) b)
12
Variația emisiilor de NOx determinate prin simulare:
a – emisiile maxime de NOx cresc odată cu creșterea procentului de biocombustibil,
b – distribuția emisiilor de NOx crește odată cu creșterea procentului de biocombustibil:
B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 7 %, B100 – 12 %.
a) b)
13
Variația emisiilor de CO determinate prin simulare:
a – emisiile maxime de CO scad odată cu creșterea procentului de biocombustibil,
b – distribuția emisiilor de CO scade odată cu creșterea procentului de biocombustibil:
B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 12 %, B100 – 20 %
a) b)
14
Modelul în AVL Boost pentru motorul policilindric Renault K9K:
SB1... SB2 – condițiile limită, 1 ... 30 – conducte, CL1 – filtru de aer, MP1 ... MP12 – puncte de măsură, TC1 – turbocompresor,
CO1 – intercooler, R1 ... R4 – restricții, PL1 ... PL4 – galerii, I1 ... I4 – injector, C1 ... C4 – cilindrii (simulări iRate),
J1 ... J5 – joncțiune, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor.
15
Variația căldurii eliberate determinată prin simulare pentru motorul policilindric:
a – distribuția căldurii scade la creșterea procentului de biocombustibil (2 % - B10, 3 % - B20),
b – distribuția căldurii scade în urma modificării parametrilor de injecție (1 % - B10, 2 % - B20).
0.75
0.80
0.85
0 1000 2000 3000 4000 5000
Distribuțiacăldurii[J/°RAC]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
0.75
0.80
0.85
0 1000 2000 3000 4000 5000
Distribuțiacăldurii[J/°RAC]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
a) b)
16
Variația emisiilor de NOx determinate prin simulare pentru motorul policilindric:
a – emisiile maxime de NOx cresc la creșterea procentului de biocombustibil (1.5 % - B10 și 2.5 % - B20),
b – emisiile maxime de NOx cresc în urma modificării parametrilor de injecție (2 % - B10 și 3 % - B20).
1.40
1.45
1.50
1.55
1.60
1.65
1.70
0 1000 2000 3000 4000 5000
EmisiilemaximeNOx[mg]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
1.40
1.45
1.50
1.55
1.60
1.65
1.70
0 1000 2000 3000 4000 5000
EmisiilemaximeNOx[mg]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
a) b)
17
Variația emisiilor de CO determinate prin simulare pentru motorul policilindric:
a – emisiile maxime de CO scad la creșterea procentului de biocombustibil (2.5 % - B10 și 5 % - B20),
b – emisiile maxime de CO scad în urma modificării parametrilor de injecție (3.7 % - B10 și 6.8 % - B20).
2.9
3.0
3.0
3.1
3.1
3.2
3.2
3.3
3.3
3.4
3.4
0 1000 2000 3000 4000 5000
EmisiilemaximeCO[mg]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
2.9
3.0
3.0
3.1
3.1
3.2
3.2
3.3
3.3
3.4
3.4
0 1000 2000 3000 4000 5000
EmisiilemaximeCO[mg]
Turația motorului [rot/min]
Diesel B10 B20
18
Variația procentuală dintre emisiile de NOx și NOxmodificat suprapuse peste CO și COmodificat
19
Principalele module
constructive sunt:
 modul admisie
 modul monocilindru
 modul dinamometru
 modul transfer termic
 modul evacuare
 modul control
Modelul motorului
monocilindric în AVL
Boost RT
20
AVL Boost RT descrie modelul
corespunzător motorului studiat:
 Modelare cu element cilindru
(valori medii pentru ecuațiile
termice și mecanice);
 Modelare cu elementul surogat
(flux de căldură, emisii de noxe
și consumul de combustibil).
Metodologia de transformare
în model surogat
21
Generarea motorului surogat pentru motorul monocilindric:
SB1... SB2 – condițiile limită, 1 ... 11 – conducte, J1 – joncțiuni, MP1 ... MP5 – puncte de măsură, CL1 – filtru de aer, R1 ... R2 – restricții,
PL1 ... PL3 – galerii, I1 – injector, C1 – cilindru, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor,
EI1 ... EI5 – interfața cu motorul, F1 ... F2 – cititoare de formule, MNT1 ... MNT2 – element monitor.
Interfața cu motorul monitorizează și
controlează sistemul de management:
EI1 – Transferul termic în cilindru
EI2 – Date despre procesul de ardere
EI3 – Transferul termic între cilindru și
elementele de conectare
EI4 – Transferul termic prin pereții cilindrului
EI5 – Raportul de comprimare aer - combustibil
22
Modelul surogat pentru motorul monocilindric
Variația emisiilor de NOx și CO
Avantajele motorului surogat
Durata medie simulare scade
AVL Boost CS ~ 70.00 sec
AVL Boost RT ~ 3.00 sec
23
4. CERCETĂRI EXPERIMENTALE ASUPRA PARAMETRILOR ECU
Echipamentele de testare și
standul experimental:
1 – dinamometrul DynoRoad 202;
2 – motorul experimental AVL 5402;
3 – placa de bază hidraulică;
4 – caseta conexiuni BoomBox;
5 – sistemul de control ECU;
6 – sistemul de răcire;
7 – unitatea AVL Visioscope;
8 – opacimetru gaze evacuare;
9 – sistemul alimentare combustibil;
10 – sistemul optic de acces în
camera de ardere.
24
Evaluarea performanțelor pe baza
consumului specific efectiv de combustibil
pentru motorul monocilindric.
Evaluarea performanțelor pe baza
consumului specific efectiv de energie
pentru motorul monocilindric.
Consumul specific de
combustibil crește la
creșterea procentului
de biocombustibil.
Consumul specific de
energie scade la
creșterea procentului
de biocombustibil.
25Sistemul de acces optic AVL VisioScope.
diesel
biodiesel B20
26
– 19.00 ºRAC + 2.00 ºRAC + 4.00 ºRAC + 14.00 ºRAC + 14.00 ºRAC + 14.00 ºRAC
– 19.00 ºRAC 0.00 ºRAC + 2.00 ºRAC + 12.50 ºRAC + 12.50 ºRAC + 12.50 ºRAC
Procesul de injecție și de ardere a combustibilului diesel la turația de 1000 rot/min
Procesul de injecție și de ardere a combustibilului biodiesel B20 la turația de 1000 rot/min
27
2000
2100
2200
2300
2400
2500
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Temperaturaîncilindru[K]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/min
2000
2100
2200
2300
2400
2500
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Temperaturaîncilindru[K]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1000 K 1500 K 2000 Kdiesel
Medie puncte măsură a depunerilor de funingine
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Concentratiadefuningine
[pixeli/ariacilindru]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/min
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45
Concentratiadefuningine
[pixeli/ariacilindrului]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/minbiodiesel B20
Medie puncte măsură a depunerilor de funingine
Medie puncte măsură a temperaturii procesului de ardere Medie puncte măsură a temperaturii procesului de ardere
28
0
10
20
30
40
50
60
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
Puterea[kW]
Turația motorului [rot/min]
Experimental
Simulare
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
Momentulmotor[Nm]
Turația motorului [rot/min]
Experimental
Simulare
0.2
0.3
0.4
0.5
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
Consumspecificefectiv
combustibil[kg/kWh]
Turația motorului[rot/min]
Diesel
B10
B20
9
12
15
18
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500Consumspecificefectiv
energie[MJ/kWh]
Turația motorului[rot/min]
Diesel
B10
B20
Variația parametrilor de performanță ai motorului policilindric
consumul de
combustibil
crește cu
procentul bio din
amestec cu
valori 2 și 4 %
consumul de
energie scade
cu procentul de
biocombustibil
cu valori între 1
și 3 %
maxim 160Nm
la 2000 rot/min
consum minim
de energie și
combustibil
29
500
520
540
560
580
600
620
640
660
680
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
NOx[ppm]
Turația motorului [rot/min]
Diesel
B10
B20
0
50
100
150
200
250
300
350
1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500
CO[ppm]
Turația motorului [rot/min]
Diesel
B10
B20
Variația emisiilor de NOx determinate
experimental crește B10 - 1.21 %, B20 – 2.13 %
Variația emisiilor de CO determinate
experimental crește B10 - 2.10 %, B20 – 3.80 %
30
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
Tensiunecomandăinjector[V]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1500
2000
2500
Diesel
-0.5
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20
Tensiunecomandăinjector[V]
Unghi de rotație arbore cotit [°RAC]
1500
2000
2500B20
Variația semnalului de comandă a
injectoarelor pentru motorul policilindric
- injecția pilot identică la toate turațiile;
- injecția principală crește cu procentul de
biocombustibil;
- crește avansul la injecție pentru amestecuri
de biocombustibili.
31
y = 0.7862x + 0.6456
R² = 0.9985
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
10 20 50 100
Raportuldistribuțieicălduriieliberate[%]
Concentrația de biocombustibil din amestec [%]
Legea de variatie a caldurii eliberate
Linear (Legea de variatie a caldurii
eliberate)
Variația a căldurii eliberate în funcție de procentul
de biocombustibil din amestec
6456.07862.0 +×= biodiesel
biodiesel
diesel
V
Q
Q
Qdiesel/Qbiodiesel raportul între distribuția căldurii,
eliberate pentru diesel și amestecul considerat [%],
Vbiodiesel concentrația de biodiesel din amestec [%],
0.6456 constantă determinată din variația liniară.
Pe baza rezultatelor experimentale obținute s-a
determinat o corespondență între raportul căldurii
medii eliberate și caracteristicile energetice ale
amestecului de combustibil utilizat.
32
Hărțile de injecție în urma
optimizării parametrilor funcționali
a – diesel; b – B10 optimizat,
c – B20 optimizat, d – B50
optimizat, e – B100 optimizat
a) b) c)
d) e)
33
5. MODIFICAREA PARAMETRILOR DE INJECȚIE AI M.A.C.
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
0
200
400
600
800
1000
1200
0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3
Tensiunecomandă[V]
Tensiunelambda[mV]
Timp [ms]
Tensiune Lambda Tensiune Amplificata
Tensiune Comanda
Sistemul de control al amestecului aer-combustibil, realizat și implementat la motorul
policilindric pentru creșterea cantității de biocombustibil injectată
34
6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.
 unitatea ECU controlează injecția de combustibil, performanțele de putere și emisiile de noxe;
 biocombustibilii reprezintă o soluție de înlocuire a combustibililor fosili pentru alimentarea MAI;
 consumul de combustibil a crescut odată cu procentul de biocombustibil din amestec 2 - 4 %;
 performanțele energetice au scăzut până la 20 % cu creșterea procentului de biocombustibil;
 pierderile de moment și putere au fost între 5 și 10 % și au crescut odată cu turația motorului;
 presiunea maximă în cilindru a crescut cu procentul de biocombustibil cu valori de 0.5 - 1.5 %;
 căldura eliberată a scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 1.5 – 5 %;
 temperatura în cilindru a scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec între 0.2 - 1.5 %;
 emisiile de NOx au crescut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 2 – 12 %;
 emisiile de CO au scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 3.5 – 19 %;
 pentru amestecurile de biocombustibil avansul la injecție crește datorită proprietăților acestora;
 simulările computerizate validate prin cercetările experimentale au stabilit optimul economic;
 evaluând amestecurile de biocombustibili dpdv energetic, ecologic, costuri, rezultă că utilizarea
acestora reprezintă o soluție reală la înlocuirea combustibililor fosili.
35
6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.
 dezvoltarea și validarea a două modele de simulare pentru motoarele existente;
 implementarea a două legi de injecție de combustibil în modele construite (nR, iR);
 optimizarea parametrilor de ardere prin algoritmi genetici ptr. validarea rezultate;
 dezvoltarea și integrarea în stand testare a model. MAC pentru simulări în timp real;
 transformarea modelului MAC în model surogat, reducerea timpului de simulare;
 realizarea unui modul de control a ECU prin modificarea semnal. senzor oxigen;
 analiza termografică a influenței amestec. de biocombust. asupra emisiilor de noxe.
36
6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.
 implementarea de noi surse de energie ptr. o bună eficență în funcționarea MAC;
 studiul influenței parametrilor ECU asupra unor altor tipuri de emisii poluante;
 aplicarea algoritmului dezvoltat și validat pentru MAC alim. cu amestecuri terțiale;
 aplicarea algoritmului dezvoltat și validat pentru MAS alim. cu amestec bioetanol;
 implementarea în ECU a legilor teoretice care guvernează procesul de ardere;
 dezvoltare hărți de injecție de combustibil adaptate pentru particularitățile biocomb.;
 modificarea și adaptarea ECU conform normelor UE cu privire la poluare.
37
VĂ MULȚUMESC PENTRU ATENȚIE !
calin.iclodean@auto.utcluj.ro
NOTĂ: Această lucrare a beneficiat de suport financiar prin proiectul " Creșterea calității studiilor
doctorale în științe inginerești pentru sprijinirea dezvoltării societății bazate pe cunoaștere", contract:
POSDRU/107/1.5/S/78534, proiect cofinanțat din Fondul Social European prin Programul Operațional
Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013.

More Related Content

Featured

Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
Skeleton Technologies
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
Neil Kimberley
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
contently
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
Albert Qian
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Kurio // The Social Media Age(ncy)
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Search Engine Journal
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
SpeakerHub
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
Tessa Mero
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Lily Ray
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
Rajiv Jayarajah, MAppComm, ACC
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
Christy Abraham Joy
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
Vit Horky
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
MindGenius
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
RachelPearson36
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Applitools
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
GetSmarter
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
Alireza Esmikhani
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
Project for Public Spaces & National Center for Biking and Walking
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
DevGAMM Conference
 

Featured (20)

Skeleton Culture Code
Skeleton Culture CodeSkeleton Culture Code
Skeleton Culture Code
 
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 

Teza de Doctorat - Calin ICLODEAN - ECU

  • 1. 1 TEZĂ DE DOCTORAT STUDII ȘI CERCETĂRI PRIVIND INFLUENȚA PARAMETRILOR GESTIONAȚI DE CĂTRE UNITATEA ELECTRONICĂ DE CONTROL ASUPRA PERFORMANȚELOR MOTOARELOR CU ARDERE INTERNĂ CARE FUNCȚIONEAZĂ CU COMBUSTIBILI ALTERNATIVI Autor: Drd. Ing. Călin ICLODEAN, Universitatea Tehnică din Cluj-Napoca Conducător Ştiinţific: Prof. Univ. Dr. Ing. Nicolae BURNETE Cluj-Napoca, 2013
  • 2. 2 CUPRINS 1. INTRODUCERE. 2. STADIUL ACTUAL AL CERCETĂRILOR CU PRIVIRE LA INFLUENȚELE UNITĂȚII ELECTRONICE DE CONTROL ASUPRA PERFORMANȚELOR MOTOARELOR CU ARDERE INTERNĂ. 3. SIMULAREA FUNCȚIONĂRII UNUI MOTOR CU APRINDERE PRIN COMPRIMARE ALIMENTAT CU BIOCOMBUSTIBILI ÎN CAZUL MODIFICĂRII PARAMETRILOR DE INJECȚIE GESTIONAȚI DE UNITATEA ELECTRONICĂ DE CONTROL. 4. CERCETARI EXPERIMENTALE PRIVIND INFLUENȚA MODIFICĂRII PARAMETRILOR UNITĂȚII ELECTRONICE DE CONTROL ASUPRA PERFORMANȚELOR MOTOARELOR CU APRINDERE PRIN COMPRIMARE. 5. MODIFICAREA PARAMETRILOR DE INJECȚIE PENTRU MOTORUL CU APRINDERE PRIN COMPRIMARE CE FUNCȚIONEAZĂ CU BIOCOMBUSTIBILI. 6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII PERSONALE. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.
  • 3. 3 1. INTRODUCERE IMPORTANȚA: utilizarea amestecurilor de biocombustibili în alimentarea motoarelor cu ardere internă și adaptarea managementului procesului de injecție la normele impuse de legislația europeană. SCOPUL: optimizarea injecției la motoarele cu aprindere prin comprimare alimentate cu amestecuri de biocombustibili pentru un raport optim între emisii și consum în condițiile menținerii performanțelor energetice.
  • 4. 4 OBIECTIVUL: pentru a crește cantitatea de căldură eliberată pe ciclu motor în situația utilizării amestecurilor de biocombustibili, s-au propus cercetări asupra modificarea parametrilor de funcționare ai unității electronice de control pentru optimizarea proceselor motoroarelor cu aprindere prin comprimare alimentate cu biocombustibili. METODOLOGIA: dezvoltarea prin simulare computerizată a modelelor de motoare studiate, optimizarea parametrilor de comandă și control și validarea rezultatelor obținute prin determinările experimentale.
  • 5. 5 Modulele componente ale unității electronice de control – schema bloc 2. STADIUL ACTUAL AL CERCETĂRILOR Unitatea electronică de control (ECU)
  • 6. 6 Sistemul de management al motorului cu aprindere prin comprimare prail [bar] ti_main [µs] vol_main [mm3] Parametriideinjecțieconsiderați
  • 7. 7 3. SIMULAREA FUNCȚIONĂRII M.A.C. ALIMENTAT CU BIOCOMBUSTIBILI Algoritmul procesului de simulare Datele inițiale pentru construirea modelului Model TWO ZONE TABLE rezultate experimentale Model de ardere AVL MCC (amestec controlat ardere) Lege injecție NormROI Lege injecție iRate Serii de simulare main1, main2, main3 Serii de simulare main1, main2, main3 Compararea și optimizarea parametrilor procesului de injecție și de ardere Validarea rezultatelor simulărilor computerizate cu rezultatelele determinărilor experimentale
  • 8. 8 Modelul în AVL Boost pentru motorul monocilindric AVL5402: SB1... SB6 – condițiile limită, 1 ... 15 – conducte fluide, J1 – joncțiune, MP1 ... MP5 – puncte de măsură, R1 ... R4 – restricții, I1 – injector, C1 – cilindrul (simulări NormROI), C2 - cilindrul (simulări iRate), C3 – rezultatele experimentale, PL1 ... PL3 – galerii, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor.
  • 9. Optimizarea parametrilor de ardere prin algoritmi genetici Combinare liniară Caracteristica combinată Rezultate simulări Statistica optimizării Caracteristica integrată ROHR pentru 27 cazuri studiate - igndel - compar - turbpar - disspar 9
  • 10. 10 Compararea rezultatelor simulărilor cu rezultatele măsurătorile experimentale (înainte și după optimizare)
  • 11. 11 Variația căldurii eliberate în cilindru determinată prin simulare: a – căldura maximă eliberată în cilindru crește odată cu procentul de biocombustibil din amestec, b – distribuția căldurii eliberate scade odată cu creșterea procentului de biocombustibil: B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 8 %, B100 – 16 %. a) b)
  • 12. 12 Variația emisiilor de NOx determinate prin simulare: a – emisiile maxime de NOx cresc odată cu creșterea procentului de biocombustibil, b – distribuția emisiilor de NOx crește odată cu creșterea procentului de biocombustibil: B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 7 %, B100 – 12 %. a) b)
  • 13. 13 Variația emisiilor de CO determinate prin simulare: a – emisiile maxime de CO scad odată cu creșterea procentului de biocombustibil, b – distribuția emisiilor de CO scade odată cu creșterea procentului de biocombustibil: B10 – 2 %, B20 – 4 %, B50 – 12 %, B100 – 20 % a) b)
  • 14. 14 Modelul în AVL Boost pentru motorul policilindric Renault K9K: SB1... SB2 – condițiile limită, 1 ... 30 – conducte, CL1 – filtru de aer, MP1 ... MP12 – puncte de măsură, TC1 – turbocompresor, CO1 – intercooler, R1 ... R4 – restricții, PL1 ... PL4 – galerii, I1 ... I4 – injector, C1 ... C4 – cilindrii (simulări iRate), J1 ... J5 – joncțiune, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor.
  • 15. 15 Variația căldurii eliberate determinată prin simulare pentru motorul policilindric: a – distribuția căldurii scade la creșterea procentului de biocombustibil (2 % - B10, 3 % - B20), b – distribuția căldurii scade în urma modificării parametrilor de injecție (1 % - B10, 2 % - B20). 0.75 0.80 0.85 0 1000 2000 3000 4000 5000 Distribuțiacăldurii[J/°RAC] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 0.75 0.80 0.85 0 1000 2000 3000 4000 5000 Distribuțiacăldurii[J/°RAC] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 a) b)
  • 16. 16 Variația emisiilor de NOx determinate prin simulare pentru motorul policilindric: a – emisiile maxime de NOx cresc la creșterea procentului de biocombustibil (1.5 % - B10 și 2.5 % - B20), b – emisiile maxime de NOx cresc în urma modificării parametrilor de injecție (2 % - B10 și 3 % - B20). 1.40 1.45 1.50 1.55 1.60 1.65 1.70 0 1000 2000 3000 4000 5000 EmisiilemaximeNOx[mg] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 1.40 1.45 1.50 1.55 1.60 1.65 1.70 0 1000 2000 3000 4000 5000 EmisiilemaximeNOx[mg] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 a) b)
  • 17. 17 Variația emisiilor de CO determinate prin simulare pentru motorul policilindric: a – emisiile maxime de CO scad la creșterea procentului de biocombustibil (2.5 % - B10 și 5 % - B20), b – emisiile maxime de CO scad în urma modificării parametrilor de injecție (3.7 % - B10 și 6.8 % - B20). 2.9 3.0 3.0 3.1 3.1 3.2 3.2 3.3 3.3 3.4 3.4 0 1000 2000 3000 4000 5000 EmisiilemaximeCO[mg] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 2.9 3.0 3.0 3.1 3.1 3.2 3.2 3.3 3.3 3.4 3.4 0 1000 2000 3000 4000 5000 EmisiilemaximeCO[mg] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20
  • 18. 18 Variația procentuală dintre emisiile de NOx și NOxmodificat suprapuse peste CO și COmodificat
  • 19. 19 Principalele module constructive sunt:  modul admisie  modul monocilindru  modul dinamometru  modul transfer termic  modul evacuare  modul control Modelul motorului monocilindric în AVL Boost RT
  • 20. 20 AVL Boost RT descrie modelul corespunzător motorului studiat:  Modelare cu element cilindru (valori medii pentru ecuațiile termice și mecanice);  Modelare cu elementul surogat (flux de căldură, emisii de noxe și consumul de combustibil). Metodologia de transformare în model surogat
  • 21. 21 Generarea motorului surogat pentru motorul monocilindric: SB1... SB2 – condițiile limită, 1 ... 11 – conducte, J1 – joncțiuni, MP1 ... MP5 – puncte de măsură, CL1 – filtru de aer, R1 ... R2 – restricții, PL1 ... PL3 – galerii, I1 – injector, C1 – cilindru, CAT1 – catalizator, ECU1 – unit electronică de control , E1 – elementul motor, EI1 ... EI5 – interfața cu motorul, F1 ... F2 – cititoare de formule, MNT1 ... MNT2 – element monitor. Interfața cu motorul monitorizează și controlează sistemul de management: EI1 – Transferul termic în cilindru EI2 – Date despre procesul de ardere EI3 – Transferul termic între cilindru și elementele de conectare EI4 – Transferul termic prin pereții cilindrului EI5 – Raportul de comprimare aer - combustibil
  • 22. 22 Modelul surogat pentru motorul monocilindric Variația emisiilor de NOx și CO Avantajele motorului surogat Durata medie simulare scade AVL Boost CS ~ 70.00 sec AVL Boost RT ~ 3.00 sec
  • 23. 23 4. CERCETĂRI EXPERIMENTALE ASUPRA PARAMETRILOR ECU Echipamentele de testare și standul experimental: 1 – dinamometrul DynoRoad 202; 2 – motorul experimental AVL 5402; 3 – placa de bază hidraulică; 4 – caseta conexiuni BoomBox; 5 – sistemul de control ECU; 6 – sistemul de răcire; 7 – unitatea AVL Visioscope; 8 – opacimetru gaze evacuare; 9 – sistemul alimentare combustibil; 10 – sistemul optic de acces în camera de ardere.
  • 24. 24 Evaluarea performanțelor pe baza consumului specific efectiv de combustibil pentru motorul monocilindric. Evaluarea performanțelor pe baza consumului specific efectiv de energie pentru motorul monocilindric. Consumul specific de combustibil crește la creșterea procentului de biocombustibil. Consumul specific de energie scade la creșterea procentului de biocombustibil.
  • 25. 25Sistemul de acces optic AVL VisioScope. diesel biodiesel B20
  • 26. 26 – 19.00 ºRAC + 2.00 ºRAC + 4.00 ºRAC + 14.00 ºRAC + 14.00 ºRAC + 14.00 ºRAC – 19.00 ºRAC 0.00 ºRAC + 2.00 ºRAC + 12.50 ºRAC + 12.50 ºRAC + 12.50 ºRAC Procesul de injecție și de ardere a combustibilului diesel la turația de 1000 rot/min Procesul de injecție și de ardere a combustibilului biodiesel B20 la turația de 1000 rot/min
  • 27. 27 2000 2100 2200 2300 2400 2500 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Temperaturaîncilindru[K] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/min 2000 2100 2200 2300 2400 2500 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Temperaturaîncilindru[K] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1000 K 1500 K 2000 Kdiesel Medie puncte măsură a depunerilor de funingine 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Concentratiadefuningine [pixeli/ariacilindru] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/min 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Concentratiadefuningine [pixeli/ariacilindrului] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1000 rot/min 1500 rot/min 2000 rot/minbiodiesel B20 Medie puncte măsură a depunerilor de funingine Medie puncte măsură a temperaturii procesului de ardere Medie puncte măsură a temperaturii procesului de ardere
  • 28. 28 0 10 20 30 40 50 60 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 Puterea[kW] Turația motorului [rot/min] Experimental Simulare 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 Momentulmotor[Nm] Turația motorului [rot/min] Experimental Simulare 0.2 0.3 0.4 0.5 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 Consumspecificefectiv combustibil[kg/kWh] Turația motorului[rot/min] Diesel B10 B20 9 12 15 18 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500Consumspecificefectiv energie[MJ/kWh] Turația motorului[rot/min] Diesel B10 B20 Variația parametrilor de performanță ai motorului policilindric consumul de combustibil crește cu procentul bio din amestec cu valori 2 și 4 % consumul de energie scade cu procentul de biocombustibil cu valori între 1 și 3 % maxim 160Nm la 2000 rot/min consum minim de energie și combustibil
  • 29. 29 500 520 540 560 580 600 620 640 660 680 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 NOx[ppm] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 0 50 100 150 200 250 300 350 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 CO[ppm] Turația motorului [rot/min] Diesel B10 B20 Variația emisiilor de NOx determinate experimental crește B10 - 1.21 %, B20 – 2.13 % Variația emisiilor de CO determinate experimental crește B10 - 2.10 %, B20 – 3.80 %
  • 30. 30 -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 Tensiunecomandăinjector[V] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1500 2000 2500 Diesel -0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 Tensiunecomandăinjector[V] Unghi de rotație arbore cotit [°RAC] 1500 2000 2500B20 Variația semnalului de comandă a injectoarelor pentru motorul policilindric - injecția pilot identică la toate turațiile; - injecția principală crește cu procentul de biocombustibil; - crește avansul la injecție pentru amestecuri de biocombustibili.
  • 31. 31 y = 0.7862x + 0.6456 R² = 0.9985 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 10 20 50 100 Raportuldistribuțieicălduriieliberate[%] Concentrația de biocombustibil din amestec [%] Legea de variatie a caldurii eliberate Linear (Legea de variatie a caldurii eliberate) Variația a căldurii eliberate în funcție de procentul de biocombustibil din amestec 6456.07862.0 +×= biodiesel biodiesel diesel V Q Q Qdiesel/Qbiodiesel raportul între distribuția căldurii, eliberate pentru diesel și amestecul considerat [%], Vbiodiesel concentrația de biodiesel din amestec [%], 0.6456 constantă determinată din variația liniară. Pe baza rezultatelor experimentale obținute s-a determinat o corespondență între raportul căldurii medii eliberate și caracteristicile energetice ale amestecului de combustibil utilizat.
  • 32. 32 Hărțile de injecție în urma optimizării parametrilor funcționali a – diesel; b – B10 optimizat, c – B20 optimizat, d – B50 optimizat, e – B100 optimizat a) b) c) d) e)
  • 33. 33 5. MODIFICAREA PARAMETRILOR DE INJECȚIE AI M.A.C. 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 200 400 600 800 1000 1200 0 0.25 0.5 0.75 1 1.25 1.5 1.75 2 2.25 2.5 2.75 3 Tensiunecomandă[V] Tensiunelambda[mV] Timp [ms] Tensiune Lambda Tensiune Amplificata Tensiune Comanda Sistemul de control al amestecului aer-combustibil, realizat și implementat la motorul policilindric pentru creșterea cantității de biocombustibil injectată
  • 34. 34 6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.  unitatea ECU controlează injecția de combustibil, performanțele de putere și emisiile de noxe;  biocombustibilii reprezintă o soluție de înlocuire a combustibililor fosili pentru alimentarea MAI;  consumul de combustibil a crescut odată cu procentul de biocombustibil din amestec 2 - 4 %;  performanțele energetice au scăzut până la 20 % cu creșterea procentului de biocombustibil;  pierderile de moment și putere au fost între 5 și 10 % și au crescut odată cu turația motorului;  presiunea maximă în cilindru a crescut cu procentul de biocombustibil cu valori de 0.5 - 1.5 %;  căldura eliberată a scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 1.5 – 5 %;  temperatura în cilindru a scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec între 0.2 - 1.5 %;  emisiile de NOx au crescut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 2 – 12 %;  emisiile de CO au scăzut cu procentul de biocombustibil din amestec cu valori de 3.5 – 19 %;  pentru amestecurile de biocombustibil avansul la injecție crește datorită proprietăților acestora;  simulările computerizate validate prin cercetările experimentale au stabilit optimul economic;  evaluând amestecurile de biocombustibili dpdv energetic, ecologic, costuri, rezultă că utilizarea acestora reprezintă o soluție reală la înlocuirea combustibililor fosili.
  • 35. 35 6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.  dezvoltarea și validarea a două modele de simulare pentru motoarele existente;  implementarea a două legi de injecție de combustibil în modele construite (nR, iR);  optimizarea parametrilor de ardere prin algoritmi genetici ptr. validarea rezultate;  dezvoltarea și integrarea în stand testare a model. MAC pentru simulări în timp real;  transformarea modelului MAC în model surogat, reducerea timpului de simulare;  realizarea unui modul de control a ECU prin modificarea semnal. senzor oxigen;  analiza termografică a influenței amestec. de biocombust. asupra emisiilor de noxe.
  • 36. 36 6. CONCLUZII FINALE. CONTRIBUȚII. DIRECȚII DE DEZVOLTARE.  implementarea de noi surse de energie ptr. o bună eficență în funcționarea MAC;  studiul influenței parametrilor ECU asupra unor altor tipuri de emisii poluante;  aplicarea algoritmului dezvoltat și validat pentru MAC alim. cu amestecuri terțiale;  aplicarea algoritmului dezvoltat și validat pentru MAS alim. cu amestec bioetanol;  implementarea în ECU a legilor teoretice care guvernează procesul de ardere;  dezvoltare hărți de injecție de combustibil adaptate pentru particularitățile biocomb.;  modificarea și adaptarea ECU conform normelor UE cu privire la poluare.
  • 37. 37 VĂ MULȚUMESC PENTRU ATENȚIE ! calin.iclodean@auto.utcluj.ro NOTĂ: Această lucrare a beneficiat de suport financiar prin proiectul " Creșterea calității studiilor doctorale în științe inginerești pentru sprijinirea dezvoltării societății bazate pe cunoaștere", contract: POSDRU/107/1.5/S/78534, proiect cofinanțat din Fondul Social European prin Programul Operațional Sectorial Dezvoltarea Resurselor Umane 2007-2013.