Сотрудники Томского научного центра СО РАН в кооперации с коллегами из Пекинского технологического университета изучили рабочий процесс циклоидального поршневого двигателя. С помощью методов численного моделирования был установлен оптимальный режим работы двигателя, при котором его эффективность максимальна, а удельный расход топлива получается наименьшим.

«В основе работы таких двигателей нового поколения, являющихся важным компонентом гибридных автомобилей, лежит термодинамический цикл Аткинсона. В отличие от цикла Отто, такты сжатия и расширения будут не равными по времени: такт расширения длится дольше, нежели такт сжатия. За счёт такого чрезмерного перерасширения возможно более эффективно использовать энергию топлива, снизить его расход и уменьшить количество вредных выбросов», — рассказывает старший научный сотрудник лаборатории физической активации ТНЦ СО РАН Сергей Замбалов.

Используя методы численного моделирования, учёные изучили особенности всех тактов рабочего цикла двигателя, в том числе с учётом изменения фаз газораспределения. Они также исследовали вихревые структуры турбулентных потоков, возникающие в двигателе и влияющие на его работу, рассмотрели, как именно возникает волна горения и формируется её фронт в камере сгорания. Все это позволило получить важные качественные и количественные характеристики рабочего процесса двигателя.

Как отметил Сергей Доржиевич, важным результатом явилось выявление оптимального диапазона коэффициента перерасширения — от 1 до 1,15 (это соотношение такта расширения к такту впуска). В данном диапзоне КПД циклоидального поршневого двигателя повышается до 32,7–34,5 %. Кроме того, такой режим работы двигателя позволяет снизить расход топлива и выброс вредных веществ.

В настоящее время в России нет подобных работ, поэтому полученные результаты имеют важное фундаментальное и прикладное значение для передовых предприятий автомобильной отрасли, внедряющих циклоидальные поршневые двигатели.

Полученные результаты опубликованы в журнале первого квартиля Energy.

Источник: ТНЦ СО РАН.