다구치 기법을 이용한 기관 시뮬레이션 최적화에 관한 연구 = A Study on the Optimization of Engine Simulation Using Taguchi Method
저자
발행사항
창원 : 창원대학교, 2019
학위논문사항
학위논문(박사)-- 창원대학교 대학원 : 메카트로닉스공학부(전기공학전공) 2019. 8
발행연도
2019
작성언어
한국어
주제어
KDC
560 판사항(5)
발행국(도시)
경상남도
형태사항
179장 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 곽군평, 윤건식
창원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
UCI식별코드
I804:48019-000000015513
소장기관
For an effective engine simulation, one not only needs to establish a model that best reflects the thermo-fluid dynamic behavior of each component of a given engine, but also select appropriate empirical constants to be included in each explanation model. In the early stages of engine development, there are many cases in which it is impossible to experimentally derive the constants that are integral for each model. Conventionally, researchers have prepared every possible combination of constants and performed calculations for each of them. It is needless to say that such process requires an immense amount of time and resource. By using the Taguchi Method which is known to be one of the most effective design of experiment methods in the field, we aimed to identify a procedure that allows for an easier calculation of constants within engine simulation, which otherwise would have to be derived through experimental means. First, by designating a range for each constant and using an Orthogonal Arrangement Table, the author applied the Global Search Method that performs a comprehensive search of all combinations that meet the required Cylinder Peak Pressure and Brake Mean Effective Pressure. Next, the Multi-step Local Search Method was tested which performs a stepwise search on the combinations of constants by limiting the target range in each step. By comparing the results between the Conventional Method and the Taguchi Method in deriving the constants for four different engines (3 compression ignition engines and 1 spark ignition engine), we were able to verify the validity and efficiency of the Taguchi Method. Lastly, by performing a Multi-step Local Search on constants outside of the given range, we were also able to find combinations that yield even better results than those derived from the aforementioned methods.
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