Riassunto analitico
La tesi si propone di applicare i modelli di detonazione sviluppati internamente dal gruppo di ricerca GRUppo MOtori ad un motore ad alte prestazioni nel campo motorsport, in particolare di Ferrari Gestione Sportiva. I modelli utilizzati sono due, il primo denominato GrumoKnock e il secondo GrumoKnock-PDF. Entrambi i modelli fanno uso di tabelle generate da software di cinetica chimica con lo scopo di ricavare i valori di tempi di autoaccensione in un ampio range di condizioni di pressione, temperatura, rapporto aria-combustibile e diluzione carica (EGR). In particolare, il modello GrumoKnock-PDF adotta in ambiente RANS un approccio statistico per predire la detonazione: essendo quest’ultima un fenomeno stocastico e variabile da ciclo a ciclo, la sua modellazione tradizionale in ambiente RANS presenta dei limiti intrinseci derivanti dal concetto di Ensemble Average alla base della risoluzione delle equazioni di Navier Stokes. Il metodo si propone di superare i punti deboli dei metodi RANS e LES. Come precedentemente detto, l’approccio RANS simula la condizione media del ciclo, risulta quindi essere un metodo veloce ma non idoneo, in quanto i singoli eventi di detonazione non possono essere colti per via della sua connotazione di media d’insieme. L’approccio LES al contrario risulta essere un metodo efficiente in quanto è in grado di cogliere la variabilità ciclica performando un’analisi multi-ciclo, ma con tempi di calcolo enormemente maggiori rispetto all’approccio RANS, e questo rende questa metodologia obsoleta per le realtà aziendali dove il tempo è sempre un vincolo stringente. Il metodo GrumoKnock-PDF adotta un approccio RANS statistico: attraverso una simulazione delle condizioni medie, con l’aggiunta di ulteriori equazioni di trasporto per la varianza di alcune variabili, vuole ricreare una funzione di densità di probabilità di una variabile di interesse, che in questo caso caratterizza il fenomeno della detonazione. In questo modo, utilizzando un approccio veloce ed efficiente, con una sola simulazione si è in grado di ricavare informazioni statistiche sul fenomeno in analisi. Questo strumento è di fondamentale importanza nei motori ad alte prestazioni, dove spingersi sempre più vicino alle condizioni critiche senza superarle è l’arma per essere competitivi; riuscire quindi a predire il fenomeno della detonazione con accuratezza e velocità risulta essere una necessità sempre più impellente nel mondo del motorsport. Una parte del lavoro di tesi ha riguardato inoltre la ricerca di un surrogato del combustibile usato nel motore in analisi, partendo da indici di potere anti-detonante come RON e MON. L'obiettivo di questa ricerca è trovare una composizione che emuli al meglio il fuel di partenza, in modo da poter generare delle tabelle di tempi di autoaccensione da usare nelle simulazioni e potenzialmente di svolgere delle analisi di detail chemistry.
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