皮卡动力选型及匹配优化研究

摘要：以某款皮卡的动力性、经济性和排放特性为优化目标，利用GT-Drive软件建立整车静力学、运动学和动力学仿真模型，运用仿真模型开展了动力选型匹配再优化研究。研究得到：在三款可选的发动机中，该皮卡搭载T20发动机的各项动力性指标最好，不同载荷下的百公里综合油耗均最低；三款发动机的裸机排放都未能达到国IV和国V排放标准，需要采用尾气净化装置才能达到国V标准。研究表明，皮卡可通过动力选型匹配再优化的途径，实现既能满足动力性的要求又能降低油耗、减少排放，从而达到未来节能减排标准。

关键词：动力选型；匹配优化；节能减排；GT-Drive

中图分类号：S 7148文献标识码：A文章编号：1001-005X（2016）01-0048-06

Study on Power Selection and Matching Optimization of Pickup

Yang Hanqian1，Hu Changzuo2，Wu Jiayu2，Yan Yonglin1

（1College of Mechanical and Electrical Engineering，Central South University of Forestry and Technology，Changsha 410004；

2School of Transportation and Logistics，Central South University of Forestry and Technology，Changsha 410004）

Abstract：Taking the performances of power，fuel economy and emission as optimization goals，the simulation models of statics，kinematics and dynamics of a pickup vehicle were built by using GTDrive software.On this basis，the engine power selection and matching optimization were conducted by adopting the models.The results showed that the pickup vehicle had the best power performance and the lowest fuel consumption per 100km when it was assembled with T20 engine among three optional engines.The original emission of all three engines cant meet the stage V emission standard of China only if all of them were equipped with exhaust gas purification devices.The results also indicated that the multiple goals of satisfying power requirement，reducing fuel consumption and toxic gas emission can be achieved on pickup vehicle by the method of engine power selection and matching optimization，which is beneficial for energy conservation and emission reduction.

Keywords：power selection；matching optimization；energy saving and emissions reduction；GTDrive

引言

随着我国农业现代化的发展，农村土地实施集约化经营的政策逐步推广，农民的生活水平逐渐提高，皮卡将成为一种重要农产品物资运输工具和乘用工具[1]。同时，未来我国即将全面执行排放要求更低的国五排放法规和实施更为严苟的第四阶段燃油消耗标准。越来越严格的排放法规和车辆更低燃料消耗量限值标准，这就要求皮卡既要具备强劲的动力，又要具备良好的经济性和排放性，但是动力性、经济性和排放性是具有一定的相互制约性[2]。因此，这给皮卡车型的动力选型匹配带来艰难的挑战。

为了提前应对未来节能减排法规要求，需要对动力选型和传动系统匹配再优化研究。本文以某款皮卡的动力性、经济性和排放特性为优化目标，建立了整车静力学、运动学和动力学仿真模型，运用仿真模型开展动力选型匹配优化研究，在满足原车各项动力性能的前提下寻求改善整车的燃油经济性和排放性。

1整车动力学和运动学建模

11整车动力学、运动学建模基本理论

整车运动学和动力学建模的目的是分析整车的基本性能，主要有动力性（主要参数有最高车速、爬坡能力和加速能力）、经济性（主要参数有综合油耗、等速油耗等）和排放特性（NOx和碳烟），建模主要应用受力平衡、牛顿第二定律和功率平衡等基本原理[3]。

12整车和选型发动机基本参数

在创建整车的运动学和动力学模型时需要运用的整车结构和技术参数见表1。

首先初选出了两款发动机，该两款发动机的功率与原车所搭载的发动机功率相当。三款发动机的名称分别为T30A （原车发动机），T30B和T20，其基本技术参数见表2。

13整车系统仿真模型

汽车的动力学模型是指在驾驶员控制发动机油门为全开状态下，车速由发动机工作状态和档位控制所决定，主要是为了分析整车的加速性能和最高车速等。本皮卡动力学仿真模型中含有驾驶员、发动机、离合器、整车、轮胎、道路和环境等模块，以及模块之间信号传递传感器和模块之间的连接关系，如图1所示。

汽车的静力学分析是指车速恒定时，根据发动机额定扭矩、受力平衡和功率平衡以及车速和发动机转速的对应关系，可计算得到最大爬坡度和最大承载质量等性能参数。

14仿真模型验证

通过运行上述仿真模型可得到皮卡的主要性能参数，将此类参数与实验数据进行对比，见表3。从表3可知，最高车速和油耗的仿真结果与实测值完全一致，综合油耗的误差在1%以内；最大爬坡度仿真结果要比官方公布值大40%左右，这是官方公布值一般要比该车的实际爬坡度要小的原因。这说明所创建的仿真模型是准确的，确保了后续动力选型和匹配优化的研究结论可靠。

2整车搭载不同发动机动力性、经济

性及排放性仿真分析21整车动力性仿真分析

满载和空载的动力特性参数见表4，从该表可知，该皮卡搭载T30A的最高车速和爬坡能力都优于T30B，搭载T20发动机的各项动力性能参数都优于前两者。尽管T20发动机排量只有20L，但是由于采用了两级增压技术，使得发动机的单位体积发出的平均有效压力远远高于前两者的值。如果单以动力性能优劣来选配发动机，则该皮卡搭载T20发动机的动力性最好。

22整车经济性仿真分析

221全负荷加速油耗仿真分析

尽管全负荷加速油耗不能代表整车的实际燃油经济性，但是可反映出整车在加速过程的油耗特性。从表5可知，皮卡搭载三款发动机的全速全负荷加速折合百公里油耗相差甚小；搭载任何一款发动机的空载油耗与满载油耗基本一致，这是因为不管空载还是满载，在全负荷加速时，整车的负载对油耗影响甚小。

222综合油耗仿真分析

本文所研究的皮卡属于轻型商用车，质量小于3 500 kg，我国工信部规定其道路综合油耗采用NEDC循环工况进行测试。NEDC循环工况是专门设计用于评估车辆（乘用车和小于35t商用车）的排放水平和燃油经济性，它由怠速、加速、减速和等速等工况组成，其中怠速时间比例最高（69s，占354%），其次是等速时间（57s，占354%）。基于所建立的运动学仿真模型，开展了空载和满载两种载荷在NEDC循环工况下的燃油经济性和排放特性分析[6-8]。在运动学仿真分析中采用的换挡策略见表6，即不管整车搭载哪一款发动机，换挡策略都一样。此外，经济性仿真分析中路面坡度设为0。

232综合工况排放仿真分析

通过运动学仿真分析不仅可以得到整车的综合燃油消耗量，还可以得到各种有害物质的排放量。表9为皮卡分别搭载三款发动机在NEDC循环工况下的各种有害物质的排放量，表中还给出了国家第IV和第V阶段排放限值。从该表可知，该皮卡搭载原动力（T30A）的裸车排放（未加装尾气净化器）不能达到国IV标准，在加装尾气净化器后可满足国IV排放标准，但是仍未能满足国V排放标准。如果搭载T30B或T20发动机，则需要采用尾气净化装置来降低各有害排放物的排放量。其中，搭载T20发动机整车NOx、CO和THC都比搭载T30B的低，但颗粒排放量恰好相反。

3结论

（1）整车在全速全负荷加速时，无论搭载哪一款发动机，整车的负载情况对油耗和有害气体排放量影响甚小。

（2）三款发动机中，该皮卡搭载T20发动机的各项动力性指标最好；且搭载T20发动机在NEDC循环工况下的空载和满载两种负荷的百公里综合油耗最低，经济性最好；变速器和换挡策略对降低油耗有进一步优化的潜力。

（3）该皮卡搭载原动力（T30A）加装尾气净化装置满足国IV排放标准，但是不能达到未来国V排放标准；该皮卡搭载T30B和T20两款发动机的裸车排放都不能达到国IV和国V排放标准。要满足国V排放标准该皮卡无论搭载哪一款发动机，都必须加装微粒捕集器来大量降低颗粒排放量。

（4）农用皮卡可通过动力选型匹配再优化的途径，实现既能满足动力性的要求又能降低油耗、减少排放，从而满足未来市场要求。

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