Đang tải... (xem toàn văn)
Trong ngữ cảnh ngày nay, khi môi trường và năng lượng đang trở thành những quốc gia quan trọng của ngành công nghiệp ô tô, việc nghiên cứu và phân tích hiệu suất của động cơ là một yếu tố không thể phớt lờ. Được biết đến như là trái tim của mọi chiếc xe, động cơ không chỉ quyết định về khả năng vận hành mà còn đặt ra thách thức lớn trong việc kiểm soát khí thải động cơ, đặc biệt là NOx một chất gây ô nhiễm đôi khi gặp phải trong quá trình đốt cháy nhiên liệu. Chính vì lẽ đó, nghiên cứu này đặt mục tiêu xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ, tập trung vào các yếu tố như tốc độ động cơ, áp suất cực đại trong xi lanh, tỷ lệ không khínhiên liệu, thời điểm bắt đầu phun, cùng với công suất động cơ và phát thải NOx. Chúng ta sẽ tiến hành phân tích kết quả để hiểu rõ hơn về tương quan giữa các biến số này và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất và môi trường.
MỤC LỤC MỤC LỤC 2 DANH MỤC HÌNH ẢNH 2 LỜI NÓI ĐẦU 5 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 6 1.1 Mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ .6 1.1.1 Định nghĩa .6 1.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ 7 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9 2.1 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào tới công suất động cơ 9 2.1.1 Ảnh hưởng của tốc độ động cơ tới công suất động cơ 9 2.1.2 Ảnh hưởng của áp suất cực đại trong xi lanh tới công suất động cơ 10 2.1.3 Ảnh hưởng của tỉ lệ không khí- nhiên liệu tới công suất động cơ .10 2.1.4 Ảnh hưởng của thời điểm phun tới công suất của dộng cơ 12 2.2 Ảnh hưởng của các thông số đầu vào tới khí thải Nox 13 2.2.1 Ảnh hưởng của tốc đọ động cơ tới khí thải Nox 13 2.2.2 Ảnh hưởng của áp suất cực đại trong xi lanh tới khí thải Nox .14 2.2.3 Ảnh hưởng của tỉ lệ không khí – nhiên liệu tới khí thải Nox 15 2.2.4 Ảnh hưởng của thời điểm phun tới khí thải NOX 16 CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỒI QUY TUYẾN TÍNH CỦA ĐỘNG CƠ 17 3.1 Giới thiệu về phần mềm R 17 3.2 Giới thiệu về R studio 17 3.3 Xây dựng mô hình 18 3.3.1 Nhập thông số .19 3.3.2 Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính 20 3.4 Kết luận chương 3 27 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 28 4.1 Kết quả mô hình 28 4.2 Phân tích kết quả 35 KẾT LUẬN .36 TÀI LIỆU THAM KHẢO .38 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Ảnh hưởng của sự thay đổi tốc độ động cơ tới công suất của động cơ xăng .9 Hình 2.2 Ảnh hưởng của áp suất xi lanh cực đâị tới công suất động cơ.10 hình 2.3 Ảnh hưởng của tỉ lệ không khí- nhiên liệu tới công suất động cơ .11 hình 2.4 Ảnh hưởng của thời điểm phun tới công suất động cơ .12 hình 2.5 Ảnh hưởng của tốc đọ động cơ tới khí thải Nox .13 hình 2.6 Ảnh hưởng của áp suất cực đại trong xi lanh tới khí thải Nox 14 hình 2.7 Ảnh hưởng của tỉ lệ không khí – nhiên liệu tới khí thải NOX 15 hình 2.8 Ảnh hưởng của thời điểm phun tới khí thải NOX 16 Hình 3.1 Giao diện R studio 18 Hình 4.1 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa tốc độ đọng cơ và công suất động cơ 28 Hình 4.2 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa áp suất cực đại trong xi lanh và công suất động cơ 29 Hình 4.3 Biểu đồ hồi quy tuyến tính tỉ lệ không khí- nhiên liệu và công suất động cơ .30 Hình 4.4 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa thời điểm bắt đầu phun và công suất động cơ .31 Hình 4.5 Biểu đồ hồi quy tuyến tính tốc độ động cơ và khí thải NOx 32 Hình 4.6 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa áp suất cực đại trong xi lanh và khí thải NOx 33 Hình 4.7 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa tỉ lệ không khí- nhiên liệu và khí thải NOx 34 Hình 4.8 Biểu đồ hồi quy tuyến tính giữa thời điểm bắt đầu phun và khí thải NOx 34 5 LỜI NÓI ĐẦU Trong ngữ cảnh ngày nay, khi môi trường và năng lượng đang trở thành những quốc gia quan trọng của ngành công nghiệp ô tô, việc nghiên cứu và phân tích hiệu suất của động cơ là một yếu tố không thể phớt lờ Được biết đến như là trái tim của mọi chiếc xe, động cơ không chỉ quyết định về khả năng vận hành mà còn đặt ra thách thức lớn trong việc kiểm soát khí thải động cơ, đặc biệt là NOx - một chất gây ô nhiễm đôi khi gặp phải trong quá trình đốt cháy nhiên liệu Chính vì lẽ đó, nghiên cứu này đặt mục tiêu xây dựng một mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ, tập trung vào các yếu tố như tốc độ động cơ, áp suất cực đại trong xi lanh, tỷ lệ không khí-nhiên liệu, thời điểm bắt đầu phun, cùng với công suất động cơ và phát thải NOx Chúng ta sẽ tiến hành phân tích kết quả để hiểu rõ hơn về tương quan giữa các biến số này và cách chúng ảnh hưởng đến hiệu suất và môi trường 6 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ 1.1.1 Định nghĩa Mô hình hồi quy tuyến tính là một kỹ thuật trong thống kê và máy học được sử dụng để mô phỏng mối quan hệ tuyến tính giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập Mục tiêu của mô hình này là tìm ra một đường thẳng (trong trường hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến) hoặc một siêu phẳng (trong trường hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến) sao cho tổng bình phương sai số (sum of squared errors) giữa các giá trị dự đoán và giá trị thực tế là nhỏ nhất Đường thẳng hoặc siêu phẳng này được xác định bằng cách tối thiểu hóa hàm mất mát, thường là tổng bình phương sai số giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế Mô hình hồi quy tuyến tính có thể được biểu diễn dưới dạng phương trình toán học như sau: Đối với mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến: Y 0 1 X Đối với mô hình hồi quy tuyến tính đa biến: Y 0 1X1 2 X 2 n X n Trong đó: Y : biến phụ thuộc; X1, X 2, , X n : các biến độc lập; 1, 2, , n : các hệ số hồi quy, thể hiện độ đà của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập; 7 : sai số ngẫu nhiên, biểu thị sự biến động không lường trước được của biến phụ thuộc mà mô hình không giải thích được Quá trình xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính liên quan đến việc ước lượng các hệ số sao cho hàm mất mát là nhỏ nhất Các phương pháp như phương pháp bình phương tối thiểu (least squares method) thường được sử dụng để tìm giá trị tối ưu cho các hệ số này 1.1.2 Phương pháp xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính của động cơ (a) Thu thập dữ liệu Quá trình thu thập dữ liệu là một bước quan trọng để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính cho động cơ Cụ thể như sau: Xác định Biến Độc Lập và Biến Phụ Thuộc: - Biến Độc Lập (Input Features):Xác định những thông số của động cơ mà bạn cho là có ảnh hưởng đến hiệu suất, ví dụ: công suất, mô-men xoắn, tốc độ quay, nhiệt độ, áp suất, v.v - Biến Phụ Thuộc (Output Target):Xác định đại lượng mà bạn muốn dự đoán hoặc đo lường, chẳng hạn như hiệu suất hoặc tiêu thụ năng lượng Chọn Các Cảm Biến và Thiết Bị Thu Thập Dữ Liệu: - Xác định các cảm biến cần thiết để đo lường các biến độc lập và phụ thuộc Điều này có thể bao gồm cảm biến công suất, cảm biến mô-men xoắn, cảm biến tốc độ, và các cảm biến khác liên quan đến động cơ - Chọn thiết bị thu thập dữ liệu như bộ đo đa chức năng, cảm biến IoT, hoặc bất kỳ công cụ đo lường phù hợp nào khác 8 (b) Kiểm tra dữ liệu Kiểm tra dữ liệu: - Kiểm tra tính chính xác, độ đầy đủ và xử lý giá trị ngoại lai nếu cần thiết - Xác định mối quan hệ giữa các biến thông qua phân tích sơ bộ (c) Chia Dữ Liệu: - Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra để đánh giá mô hình (d) Xây Dựng Mô Hình: - Sử dụng thư viện học máy như scikit-learn hoặc TensorFlow để xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính - Chọn các biến độc lập và phụ thuộc, và áp dụng thuật toán hồi quy tuyến tính