Skip to main content

Large-Eddy and System Simulation to predict Cyclic Combustion Variability in gasoline engines

Article Category

Article available in the folowing languages:

Motores más ecológicos diseñados con herramientas de predicción avanzadas

El desarrollo de motores de combustión está sometido a restricciones cada vez más estrictas respecto a la eficiencia del uso del combustible y las emisiones. Unas herramientas de modelado avanzadas desarrolladas con apoyo de la Unión Europea ayudarán a alcanzar los objetivos de rendimiento desde las primeras fases de diseño.

Tecnologías industriales

Varios motores nuevos podrían aliviar los problemas asociados con la combustión convencional. Sin embargo, todas estas tecnologías adolecen de un grave problema de variabilidad cíclica de la combustión (CCV) que limita su rendimiento. Anteriormente, existía una carencia de conocimientos detallados sobre los factores y los regímenes de funcionamiento que llevan a la CCV en tipos específicos de motores. Un equipo de científicos que trabajan en el proyecto LESSCCV, financiado por la UE, decidió solventar estas carencias aprovechando avances recientes en herramientas de diseño complejas mediante dinámica de fluidos computacional (DFC). El consorcio desarrolló herramientas a escala multiescala de DFC capaces de simular todo el motor, incluyendo la cámara de combustión, así como los conductos de admisión y de escape. Las herramientas combinan programas de DFC unidimensionales (1D) que describen el flujo en las líneas de entrada y de escape con programas de DFC 3D (simulación de grandes remolinos, LES). Esta simulación tendrá en cuenta las interacciones turbulentas y la combustión dentro de la cámara o el cilindro de combustión. Las herramientas se aplicaron al estudio de la CCV en motores de gasolina de tres tipos, lo que generó una gran cantidad de datos complejos que analizar en mayor profundidad. Los científicos fueron capaces de validar el modelo mediante la comparación de los resultados con los datos experimentales y se identificaron las principales causas de la CCV en cada uno de los tipos de motor. La mejora de la comprensión de la CCV permitió formular nuevos modelos con un esfuerzo computacional menor (CCV reducida), pero igualmente capaces de predecir comportamientos. Los casos prácticos estudiados sobre motores y vehículos destacaron las formas en que los nuevos diseños podrían reducir la CCV y aumentar la eficiencia. Se espera que la explotación de las herramientas y los resultados de LESSCCV contribuya significativamente a alcanzar los objetivos a corto plazo para conseguir motores de combustión más eficientes y ecológicos para el sector del transporte. Las herramientas de diseño predictivo no solo reducirán el impacto medioambiental del transporte, sino que también mejorarán la competitividad de los fabricantes de motores de la UE.

Descubra otros artículos del mismo campo de aplicación