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Anwendungspotenziale des Miller-Verfahrens an Nutzfahrzeugdieselmotoren

Produktform: Buch / Einband - flex.(Paperback)

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Ermittlung der Potenziale des Miller-Verfahrens hinsichtlich Effizienzsteigerung und Schadstoffemissionsreduktion. Zum Durchführen der experimentellen Untersuchungen kam ein Einzylinder-Forschungsmotor zum Einsatz, welcher mit einem vollvariablen, elektrohydraulischen Ventiltrieb ausgestattet ist. Als Erstes wurde eine detaillierte Prozessanalyse des Miller-Verfahrens auf Basis der experimentellen Ergebnisse durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen eine Kraftstoffverbrauchsverbesserung von bis zu 1 % und eine Reduktion der NOx-Emissionen – wobei die Rußemissionen anstiegen. Anschließend wurden die Potenziale für Laststeigerung untersucht. Eine bis zu 10-prozentige Lasterhöhung konnte dargestellt werden. Als nächstes wurde das Miller-Verfahren mit zusätzlichen Maßnahmen kombiniert, um die Potenziale hinsichtlich Effizienzsteigerung und Schadstoffreduzierung zu steigern. Die Ergebnisse stellten eine Kraftstoffverbrauchsreduzierung von ca. 4 % dar sowie eine Verbesserung des Ruß–NOx Trade-offs. Allerdings unterschied sich der Ladungswechselvorgang des Einzylinder-Versuchsmotors von denen der Vollmotoren. Daher wurde ein Kopplungsansatz entwickelt, um die experimentellen Ergebnisse durch modellbasierte Untersuchungen für Vollmotoren zu erweitern. Miller-Steuerzeiten wurden am Vollmotormodell mit einer zweistufigen Turboladergruppe angewendet und die Potenziale ermittelt. Als letzter Schritt wurde eine Anpassung der Ladegruppe basierend auf geometrischen Ähnlichkeiten durchgeführt und mit Miller-Steuerzeiten kombiniert. Dadurch konnte der Kraftstoffverbrauch im relevanten Betriebsbereich für Fernverkehr-LKWs weiter gesenkt werden – ohne nennenswerte Nachteile bei höheren Drehzahlen.weiterlesen

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Sprache(n): Deutsch

ISBN: 978-3-8440-9274-5 / 978-3844092745 / 9783844092745

Verlag: Shaker

Erscheinungsdatum: 23.10.2023

Seiten: 142

Auflage: 1

Autor(en): David Kovacs

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