用于基于模型地优化工程装置的方法和设备与流程
本发明涉及用于基于模型地优化工程装置尤其是内燃机的方法和设备。
背景技术：
为了满足将来的法律法规以及在燃料消耗与排放之间的紧张关系，内燃机连带其所有部件总体上作为整个系统来优化。
为了进行高效发动机开发，在此非常重要的是在开发的更早阶段中认识到在消耗和排放方面的瞬态发动机特性，这尤其要通过使用仿真工具来实现。
数量增加的调节变量和加剧的额外排放和诊断要求极大地增大了发动机开发和校准的开销。但同时要缩减开发时间，以便能够实现越来越快的产品周期。
为了以合理的开销应对在发动机开发中升高的开发和校准开销，基于模型的开发方法已变成校准过程的重要组成部分。也为了能够高效地在发动机开发过程中应用这样的基于模型的开发方法，这些方法必须能够实时计算内燃机的瞬态过程。
有目的的基于模型的整个系统优化的前提是非固定的或瞬态的发动机模型运行的可能性。以此方式，所述方案可以借助高效的且快速的发动机模型而成本低廉地且短时地检验、评估和必要时予以优化。
在现有技术中，已知晓了用于基于模型地优化工程装置的不同方案。尤其是，在开发或校准内燃机时进行优化的范围中在此情况下应用如下的方法：
ep1150186a1涉及一种用于在遵守附加条件的情况下自动化地优化与多个输入变量有关的系统的输出变量的方法，该系统例如为内燃机，其中根据具有输入变量作为变量的模型函数确定输出变量的原理值和附加条件，并且在此在后续的各个步骤中在变化空间之内分别改变输入变量中的每个。对应于相应的输入变量的用于输出变量的值和附加条件直接在系统上被确定并且用于校正模型函数，直至模型函数满足附加条件并且达到输出变量的优化值。
wo2013/131836a2涉及一种用于优化内燃机的方法，尤其是用于排放和燃料消耗优化，在该方法中经由在其控制设备中的校正函数在每个通过参数温度、负荷和转速给定的工作点设置附加影响变量中的至少一个附加影响变量，使得在不同的负荷/转速范围中和在不同的温度范围中遵守排放边界值。在第一步骤中，通过使用控制设备函数和内燃机的数学模式参照要优化的变量生成用于工作点和附加变量的试验带(versuchsband)和在测试台上运行该试验带，在第二步骤中，根据这时在测试台上所测得的数据生成用于每个要优化的变量的模型，并且在第三步骤中，基于所生成的模型在遵守排放边界值的情况下确定附加影响变量的最优值，并且由控制设备使用这些值来首先参数化校正函数。
ep1703110a1涉及一种用于在考虑发动机的动态状态改变的情况下和在使用神经网络的情况下优化内燃机的校准的方法，其中校准测试从起始条件开始并且为了校准设定参数的限定的改变。
de102011013481a1涉及一种用于控制内燃机和内部的废气再循环的方法。内部的废气再循环可经由对内燃机的阀的变化的阀控制来设定。在该方法中，确定在内燃机的燃烧室中的总气体质量和氧气含量。此外，针对内燃机的预设的工作点确定在燃烧室中的标称总气体质量和标称氧气含量。根据总气体质量、氧气含量和标称总气体质量和标称氧气含量设定内燃机的调节环节。
us2014/0326213a1涉及一种控制装置，该控制装置基于节气门打开程度的预测的值来预测涡轮增压压力的预测的值，其中使用涡轮增压的机器的物理模型。控制装置也计算校正量。为此，涡轮增压压力的测量值通过涡轮增压压力传感器来检测并且涡轮增压压力的所估计的值基于节气门打开程度的测量值来计算，其中使用涡轮增压的机器的物理模型。在涡轮增压压力的测量值与所估计的值之间的差被计算并且该差用作涡轮增压压力的预测的值的校正量。基于涡轮增压压力的经修正的预测的值和节气门打开的程度的预测的值，控制装置计算气缸吸气的量的预测的值。
技术实现要素：
本发明的任务是提供用于基于模型地优化工程装置的方法和设备，工程装置尤其是内燃机，所述工程设备能够实现将装置的其他开发任务从实际测试台转移到虚拟测试台。在内燃机方面在此情况下另一任务是进行功率和排放校准，但优选也在非标准环境条件下应用于虚拟测试台上。另一任务优选在于，能够实现工程装置的具有实时能力的整个系统仿真。
该任务根据本发明通过根据独立权利要求所述的方法和设备来解决。有利的设计方案在从属权利要求中予以保护。权利要求的措辞通过详细参考说明书的内容而得到。
根据本发明的用于基于模型地优化、尤其是校准工程装置、尤其是内燃机的方法优选具有如下的工作步骤：检测关于要优化的工程装置的至少一个第一参数，所述第一参数表征物理变量；通过至少一个第一物理模型第一确定关于要优化的工程装置的至少一个第二参数，所述第一物理模型表征至少一个已知的物理关系，并且对于该第一物理模型而言至少一个第一参数是输入参数；通过至少一个第一经验模型第二确定关于要优化的工程装置的至少一个第三参数，所述第一经验模型基于对多个相同类型的已经已知的工程装置、尤其是内燃机的测量并且对于所述第一经验模型而言至少该至少一个第二参数是输入参数，其中至少一个第三参数适于表征要优化的工程装置和/或基于此对要优化的工程装置进行改变，尤其是设定其控制单元；并且输出至少一个第三参数。
在另一根据本发明的用于基于模型地优化、尤其是校准工程装置、尤其是内燃机的方法中，要优化的工程装置的整个系统利用至少一个第一物理模型和至少一个经验模型来仿真，所述第一物理模型表征至少一个已知的物理关系，所述经验模型基于对多个相同类型的已经已知的工程装置尤其内燃机的测量。至少一个物理模型和/或至少一个经验模型优选附加地与机器特定的设定参数有关，以便使相应的模型与要优化的工程装置匹配。在该方法的第一阶段中，在要优化的工程装置运行中测量至少一个测量点并且基于至少一个测量点确定机器特定的设定参数，其方式是：所测量的值与测量点的借助模型计算的值比较。在该方法的第二阶段中，在要优化的工程装置运行中不再进行测量并且借助至少一个物理模型和至少一个经验模型仿真要优化的工程装置的整个系统，其中借助至少一个物理模型所确定的第二参数作为输入参数输入到至少一个经验模型中。
根据本发明的用于基于模型地校准工程装置尤其是内燃机的设备优选具有用于检测至少一个关于要校准的工程装置的第一参数的测量装置，所述第一参数适合于表征物理变量。优选地，该设备此外具有存储器装置，在该存储器装置中保存已知的物理关系的至少一个物理模型和至少一个第一经验模型，该第一经验模型基于多个相同类型的已经已知的工程装置尤其是内燃机的测量。此外，该设备优选具有第一分配装置，以便基于至少一个第一物理模型将第一参数分配给第二参数，以及第二分配装置，以便基于至少一个第一经验模型至少将第三参数分配给第二参数。附加地，该设备优选地具有用于输出至少一个第三参数的接口，其中第三参数适合于表征要校准的工程装置和/或基于其对要优化的工程装置进行改变，尤其是设定其控制单元。
在本发明意义下的检测是读入参数值，尤其是通过自动化或手动地输入和/或实施测量以确定参数。
在本发明意义下的物理量是物理的对象、过程或状态的可量化确定的特征。其优选作为计数值(测量值)和测量单位之积输出。向量变量通过大小值和方向来说明。优选地，测量单位根据si标准限定。
在本发明的意义下的确定是将输出参数分配给输入参数，尤其是基于函数、函数表或其他分配规则。
在本发明的意义下的物理模型反映已知的物理关系，所述物理关系尤其是基于物理基本函数。优选地，物理模型至少普遍适用于工程装置的类型，工程装置要由其优化，但尤其普遍适合于所有工程装置。物理模型在此情况下可以包括物理公式或也包括多个物理公式或物理关系。
在本发明的意义下的经验模型基于在多个已经已知的公差装置上所测得的值按其逻辑关系构建。优选地，在此，使用补偿计算的方法尤其是回归模型。
在本发明的意义下的多个是至少两个。
在本发明的意义下的输出是为用户显示或将至少一个值提供给根据本发明的方法中的另一步骤。优选地，在基于模型的优化方法之内进一步使用在输出时的参数值。
在本发明的意义下的类型表示将工程装置分配给一组工程装置。有关类型尤其是驱动机器、内燃机、汽油发动机、柴油发动机等或基于工程装置的共性的任何其他分组。
本发明尤其基于如下方案，在基于模型地优化时将各个模型作为子模型彼此耦合，使得能够实时优化工程装置例如内燃机的燃烧。为了能够对工程装置的特性进行尽可能的预测，经验模型可能的话通过物理模型来替代，该物理模型反映普遍适用的物理关系。计算在此优选并不以曲轴角分辨的方式进行，即根据本发明并不在曲轴旋转的整个循环上计算曲轴角度的循环间距中的值。优选地与之相比，仅计算在确定的曲轴位置中的值、尤其是在燃烧中心(mfb50％)中的值、在喷射时间点中和/或在点火时间点中的值。通过使用多个普遍适用的物理子模型可以显著地减小经验子模型的数量。由此，可以将输入参数选择到经验子模型中，使得可以利用同一组的输入参数映射多个发动机。各个经验子模型与相应要优化的工程装置的匹配于是可以经由设定参数来进行。
设定参数在此情况下优选作为附加的设定参数输入到相应的模型中。特别优选地，机器特定的设定参数是经验模型中的输入参数。作为输入参数，机器特定的设定参数优选在多项式模型法中具有系数，也如多项式的所有其他项。模型的设定参数优选在各个工程装置的运行区间中是恒定的，然而将根据工程装置改变。与之相比，模型的系数优选对于工程装置的整个运行区间但也对于所有其他工程装置是恒定的。因为设定参数不仅仅是偏置值，所以不仅各个模型的函数的状态而且其模型质量尤其是关于残数的测定系数r2得以显著地改善。
所确定的在其上计算根据本发明的参数的曲轴角度位置在因果关系上相继地按燃烧过程的顺序被处理。
在内燃机中，例如基于第一喷射的喷射开始和由此得到的对后续的喷射的影响计算输出的发动机功率、流入冷水中和废气中的热流以及氮氧化物排放。
此外，就内燃机而言根据本发明也可能的是，生成尽管在燃烧期间并不直接在气缸中起作用而是针对实际应用中的使用非常重要的子模型例如发动机摩擦。根据本发明，就内燃机而言，也可以计算通过气缸壁的功率损耗，而无需根据曲轴角度中止燃烧。关于气缸臂的功率损耗的认知是发动机功率和废气热焓的近似物理计算的主要前提条件。就内燃机而言，在此可以至少由模型计算如下参数：燃烧的特征量(起始、中心和喷射压力、热流、发动机功率、气体温度、氮氧化物排放或烟尘排放)。
对于经验模型根据本发明优选对多个已经已知的工程装置进行多次测量并且根据测量数据尤其是借助回归分析生成经验模型尤其是多项式模型。在此，要优化的工程装置的类型的已知工程装置用于生成经验模型越多，则经验模型的质量就越好。
尤其是，根据本发明的用于基于模型地优化的方法和相应的设备在没有测量数据的情况下提供定性地并且也定量地进行的预测。
如果期望仿真的模型质量特别高，则经验子模型的设定参数的值可以根据较少的工作点的测量或甚至几个工作点的测量被精确地确定。设定参数随后在要优化的工程装置的整个运行区间中是恒定的。设定参数例如可以通过在标准条件下在测试台上进行测量来确定。随后，在标准条件下可以在测试台上继续对工程装置校准，而在其他条件下以该模型执行校准。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，仅仅在工程装置的至少一个预定的时间点、尤其在曲轴位置中执行对至少一个第三参数的第二确定，尤其在喷射时间点，进气阀的闭合、点火时间点和/或燃烧中心(mfb50％)中进行。由于根据本发明的方法或为了实施该方法所执行的计算并不在曲轴的整个循环上，即以非曲轴角度分辨的方式来计算，所以根据本发明在无显著的信息损失的情况下计算时间以及根据本发明的设备的所需的计算性能可以被显著地减小。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下工作步骤：将至少一个第一参数和/或至少一个第二参数和/或至少一个第三参数归一化，优选在要优化的工程装置的功率潜力方面，尤其在内燃机的行程空间(hubraum)方面。通过归一化(normierung)，尤其可以利用根据本发明的方法显示普遍适用的关系，所述关系并不限于工程装置。在内燃机中，参数在此优选具体地涉及行程空间(升)。基于此只要需要可以使用如下特定的测量变量：
-单位为mg/工作间隙/l的燃料量
-单位为w/l的燃料能量
-单位为w/l的流入和流出气缸的热焓流
-单位为w/l的壁热通量
-高压环和低压环的所指示的功率，单位为w/l。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下工作步骤：通过第二物理模型和/或通过第二经验模型基于至少一个第三参数和/或基于来自多个第一参数中的至少一个第一参数和/或来自多个第二参数中的至少一个第二参数第三确定至少一个第四参数。优选地，至少一个第四参数在此适于表征要优化的工程装置和/或基于此对要优化的工程装置进行改变，尤其是设定要优化的工程装置的控制单元。此外优选地，该在另一工作步骤中输出第四参数。
利用根据本发明的用于基于模型地优化的方法以级联方式处理工程装置的函数。在此，子模型的初始参数在系统上作为输入参数输入到其他子模型中。经验子模型中的输入在此要尽可能经由已知的物理关系借助物理模型来计算。为了继续根据本发明的基于模型地优化的方法的级联的结构，根据本发明的方法的另一有利的设计方案具有如下工作步骤：通过至少一个另外的物理模型和/或通过至少一个另外的经验模型基于至少一个第三参数和/或基于至少一个第四参数和/或基于多个参数中的至少一个参数和/或基于多个第二参数中的至少一个第二参数第四确定至少一个另外的参数，其中所述至少一个另外的参数适于表征要优化的工程装置和/或基于此设定要优化的工程装置的控制单元。优选地，根据本发明的方法还具有如下工作步骤：输出所述至少一个另外的参数。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，在工程装置的与第三参数的第二确定不同的时间点执行对第四参数的第三确定和/或对另外的参数的第四确定。以此方式可以将与相应的物理或经验的模型有关的时间点按工程装置的功能的顺序被处理。从之前计算出的子模型得到的信息在此直接融入后续的子模型中。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，执行检测、第一确定、第二确定和必要时第三确定和第四确定，而不对要优化的工程装置进行测量。根据本发明的方法具有特别优点：在模型的可能的初始适配之后执行优化，而完全不需要在测试台上对车辆进行进一步测量或在实际行驶运行中对车辆进行测量。尤其是，在非标准环境条件下必须执行的测试在此可以仅通过仿真来处理。
在另一根据本发明的用于基于模型地优化工程装置尤其内燃机的方法中，利用至少一个物理模型仿真要优化的工程装置的整个系统，所述物理模型表征至少一个已知的物理关系和至少一个经验模型，所述经验模型基于对多个相同类型的已经已知的工程装置尤其内燃机的测量。优选地，至少一个物理模型和/或至少一个经验模型分别附加地与机器特定的设定参数有关，以便使相应的模型与要优化的工程装置匹配。特别优选地，仅仅至少一个经验模型与机器特定的设定参数有关。此外优选地，在该方法的第一阶段中，在要优化的工程装置的运行中测量至少一个测量点并且基于至少一个测量点确定机器特定的设定参数，其方式是：将所测得的值与借助模型计算出的值比较。此外优选地，在该方法的第二阶段中不再进行测量并且要优化的工程装置的整个系统借助至少一个物理模型和至少一个经验模型来仿真。优选地，借助至少一个物理模型所确定的第二参数在此情况下作为输入参数输入到至少一个经验模型中。此外优选地，机器特定的设定参数作为另外的输入参数输入到至少一个物理模型中。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，所使用的物理模型中的至少一个和/或所使用的经验模型中的至少一个附加地与机器特定的设定参数有关，以便使相应的模型与要优化的工程装置匹配，其中优选对于不同的模型分别使用不同的设定参数。相应的设定参数使用在子模型中，以便使子模型与相应的工程装置匹配。
对于内燃机而言优选每个用于燃烧系统的设定参数对于所有工作点而言是相同的，所述燃烧系统包括喷嘴、涡流和燃烧室。在此，设定参数并不针对每个工作点单独地设定，而是仅针对每个硬件配置设定。优选地，然而，设定参数也可以是与其他参数有关的函数。此外优选地，设定参数基于物理上所基于的效应，但所述效应由于其复杂性难以在模型中予以考虑。在内燃机的情况下，这例如是在燃烧期间在喷射射流与活塞碗之间的相互反应。
优选地，根据发明的设定参数直接融入到模型结构中，由此可能的是，正确地映射直接或间接的效应，其影响并不在所有模型输入情况下都具有相同的数值。
利用根据本发明的经验子模型和其大部分物理上所计算的输入变量可能的是，在内燃机的情况下无需调整模型系数仅通过预设在预定的时间点在气缸上游和下游的状态、几何数据、燃料特性、来自发动机控制装置的喷射参数以及通过设定参数的调整计算在新发动机中的燃烧。设定参数在此是在参数化开销与模型精度之间良好的折衷并且尤其使用在柴油发动机或汽油发动机中，以便发动机特定地适配压缩、点火延迟、烧尽速度以及功率损耗尤其是摩擦功率。以此方式，利用相同的子模型可以优选在未参与生成经验模型的内燃机的情况下(但相同类型)计算燃烧过程。用于经验子模型的设定参数在此选择为，使得所有发动机可以利用同样的参数组来映射。将设定参数作为附加的模型输入用于经验子模型中具有如下优点：可以进行设定参数和模型输入参数的交互反应并且设定参数因此并不是恒定的偏置或因数。
在另一有利的设计方案中，作为设定参数提供压缩设定参数或用于多变指数模型的多变指数设定参数、用于点火延迟模型的点火延迟设定参数、用于燃烧中心模型的燃烧中心设定参数(mfb50％)、用于摩擦性能模型的发动机摩擦设定参数、剩余气体内容模型的剩余气体设定参数、新鲜空气质量模型的填充计算设定参数、所指示的高压功率的模型的高压功率设定参数和/或换气损耗模型的换气损耗设定参数。为了优化柴油发动机，优选使用压缩设定参数、点火延迟设定参数、燃烧中心设定参数和发动机摩擦设定参数。对于汽油发动机而言，优选使用点火延迟设定参数、燃烧中心设定参数、发动机摩擦设定参数、充气计算设定参数、剩余气体含量设定参数、换气损耗设定参数和高压功率设定参数。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，至少一个机器特定的设定参数的值对于要优化的工程装置尤其内燃机的所有工作点而言是相同的，其中内燃机优选通过如下组中的至少一个限定：喷嘴、燃烧室和负荷运动，尤其是涡流或滚流；气阀特征和进气口几何形状；功率损耗特征。对于柴油发动机而言，分别针对由喷嘴、涡流和燃烧室构成的燃烧系统的设定参数在所有工作点优选是相同的。在此，设定参数并不针对每个工作点单独地设定，而是仅针对发动机的每个硬件配置设定。作为用于计算新发动机(其中不存在测量值)的基本值，例如可以使用由在模型生成时所找到的设定参数构成的平均值。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，机器特定的设定参数是相应的模型的其他输入参数，所述输入参数对于要优化的工程装置的整个运行区间而言是恒定的。如已介绍的那样，根据要优化的工程装置对机器特定的设定参数进行设定。对于唯一的装置的仿真而言，设定参数优选是恒定的。根据本发明的方法因此允许特别简单且一次性执行地使总模型或相应的子模型与特定的工程装置匹配。
因此，在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，基于多个已知的工程装置的设定参数的值尤其即平均值确定要优化的工程装置的机器特定的设定参数的初始值。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还优选包括如下工作步骤：在要优化的工程装置运行中测量至少一个测量点；以及通过将在相同输入参数的情况下第一参数或第二参数的所测得的值与计算出的值进行比较的方式，基于至少一个测量点来确定机器特定的设定参数。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下工作步骤：检测至少一个第二参数并且基于至少一个检测到的第二参数来确定至少一个机器特定的设定参数，尤其是通过将至少一个检测到的值与至少一个第三参数的至少一个借助第一经验模型所确定的值比较。
此外优选的是，也检测至少一个第三参数并且并且基于所述第三参数确定至少一个机器特定的设定参数，尤其是通过将至少一个第三参数的至少一个所检测到的值与至少一个借助第一经验模型所确定的至少一个第三参数的值比较。
此外优选的是，也检测至少一个第四参数，并且基于所检测到的至少一个第四参数来确定至少一个设定参数，尤其是通过将所述至少一个第四参数的至少一个所检测到的值与至少一个借助第二经验模型所确定的所述至少一个第四参数的值比较。
此外优选的是，检测至少一个另外的参数并且基于所检测到的至少一个参数确定所述至少一个设定参数，尤其是通过将所述至少一个另外的参数的至少一个所检测到的值与借助另外的经验模型找到的所述至少一个另外的参数的值比较。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下方法步骤：基于所述至少一个第三参数、所述至少一个第四参数和/或所述至少一个另外的参数改变要优化的工程装置的至少一个第一参数。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下方法步骤：基于所述至少一个第三参数、所述至少一个第四参数和/或所述至少一个另外的参数改变要优化的工程装置的至少一个第一参数。借助根据本发明的用于基于模型进行优化的方法所确定的相应的参数的值或相应参数的值曲线可以推断出：该工程装置本身或其控制单元必须如何改变，以便优化该工程装置的功能。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，该方法还具有如下工作步骤：根据参考来评估所述至少一个第三参数、所述至少一个第四参数和/或所述至少一个另外的参数。由此，可以根据不同的标准评估经受根据本发明的方法的对工程装置的配置的评估。优选地，该评估也可以被输出。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，通过用于要优化的工程装置的控制装置预设或设定所述至少一个第一参数。由此可以测试在用于该工程装置的控制装置上保存的一个或多个控制函数。根据本发明的响应在此对应于工程装置的所仿真的反应。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，通过改变要优化的工程装置的设计特征可以影响所述至少一个第一参数。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，所述至少一个经验模型是多项式模型，其系数借助对多个已经已知的同类工程装置尤其内燃机的测量通过补偿计算来确定，其中设定参数是经验模型的输入参数，该输入参数与至少一个系数相乘并且该输入参数对于要优化的工程装置是恒定的。
在根据本发明的另一有利的设计方案中，作为第一参数选择如下组中的至少一个：
●几何形状数据，尤其是孔、行程、连杆长度、压缩比、气缸数、喷射孔的数量、喷嘴流量和/或气缸表面积与气缸容积的比值、曲轴半径、气缸的排量、气缸的压缩容积、喷嘴孔的有效流动横截面、喷嘴孔直径、气门升程曲线、充气运动活门(ladungsbewegungsklappe)；
●与工作点有关的数据，尤其是主喷射的喷射开始、转速、主喷射量、预喷射量、后喷射量、后喷射的喷射开始、在喷射开始时的气缸压力、吸气管中的压力、在喷射开始时的活塞行程、在喷射开始时的冲程量、在喷射开始时的气缸容积、在喷射开始时的温度、冷却介质温度、油温、点火时间点；
●与空气路径有关的数据、尤其是进气压力、进气气温、排气歧管内的压力、涡轮机后的压力、进气和排气阀打开和闭合时间点、废气再循环率(agr-rate)、容积效率、绝对空气湿度、空气中的氧气浓度、吸气管中的压力和温度、排气歧管中的温度、最大进气和排气气门升程；
●与燃料系统有关的数据，尤其是喷射开始的液压延迟、喷射结束的液压延迟、燃料密度、主喷射的持续时间、喷射开始、优选主喷射的通电开始、喷射结束、喷射压力、预喷射的通电开始和/或后喷射的通电开始、进气歧管温度、油箱通风的燃料部分；
●与燃烧有关的数据，尤其是下限热值、λ值、在达到50％燃烧的混合物(mfb50％)的曲轴角度情况下的气缸表面、容积特定的燃料效率、容积特定的燃料量、后喷射的容积特定的燃料效率。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，作为第二参数和/或第四参数从如下组中选择至少一个，所述组基于物理模型来确定：
●燃料质量流，该燃料质量流尤其可以根据在测量时间中消耗的容积和已知的燃料密度来计算，其中作为用于确定在气缸中的燃料质量流的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-燃料密度；
-预喷射量；
-主喷射量；
-后喷射量；
●气缸中的气体成分，尤其是在气缸中的氧气浓度，其中作为用于确定在气缸中的气体成分的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-λ；
-气缸中的废气再循环率或剩余气体含量；
-空气湿度；
●与质量有关的热量，其中作为用于确定与质量有关的热量的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-燃料质量流；
-总气缸质量流，包括剩余气体；
-下限热值；
●活塞运动，尤其是借助活塞速度、在喷射开始时的活塞速度、在喷射开始时的气缸容积和/或在喷射开始时的压缩比，尤其有效地在喷射开始时的压缩比，在进气阀闭合时的气缸容积、在点火时间点时的气缸容积、在进气阀闭合时的活塞速度、点火时间点时的活塞速度，其中作为用于确定活塞运动的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-转速；
-行程；
-曲轴半径；
-连杆长度；
-在喷射开始时的曲柄轴(kurbelwellen)角度；
-多变指数；
-在喷射开始时的气缸压力；
-吸气管中的压力；
-气缸的排量；
-气缸的压缩容积；
-喷射时的活塞行程；
-孔；
-喷射开始时的排量；
-在点火时间点时的活塞行程；
-在点火时间点时的排量；
-在进气阀闭合时的活塞行程；
-在进气阀闭合时的排量；
●在喷射开始时在气缸中的热力学状态，其中作为用于确定在喷射开始时在气缸中的热力学状态的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-在喷射开始时的气缸压力；
-在喷射开始时的温度；
-气缸中的总质量；
-理想的空气常数
●在进气阀闭合时气缸中的热力学状态，其中作为用于确定在进气阀闭合时在气缸中的热力学状态的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-在进气阀闭合时气缸中的压力；
-在进气阀闭合时气缸中的气体混合物温度；
-气缸中的空气质量(新鲜空气和剩余气体)；
-气缸中的燃料质量；
-气缸中的空气/燃料混合物的气体常数；
●在点火时间点时在气缸中的热力学状态，其中作为用于确定在点火时间点时在气缸中的热力学状态的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数:
-在点火时间点时气缸中的压力；
-在点火时间点时气缸中的气体混合物温度；
-气缸中的空气质量(新鲜空气和剩余气体)；
-气缸中的燃料质量；
-空气/燃料混合物的气体常数；
●离开喷嘴的排气速度和/或液滴直径，其中作为用于确定离开喷嘴的排气速度的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-在喷射开始时的气缸压力；
-喷射压力；
-燃料密度；
-喷射喷嘴的流量，尤其是根据制造商；
-喷嘴孔的数量；
-喷嘴孔的有效流动横截面；
-喷嘴孔直径；
-燃料的特性，尤其是燃料的表面张力和/或燃料的运动粘度；
-在喷射开始时的充气密度(ladungsdichte)；
-在喷射开始时的气缸压力；
-平均液滴直径；
●液滴直径，其中作为用于确定液滴直径的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-喷射压力；
-喷嘴孔的有效流动横截面；
-喷嘴孔直径；
●燃烧开始，其中作为用于确定燃烧开始的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-喷射开始或点火时间点；
-点火延迟；
●在气缸出口处的废气温度，其中作为用于确定气缸出口处的废气温度的物理模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-在气缸壁上的功率损耗；
-所指示的平均压力；
-燃料的化学结合能；
-进气口热焓。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，从如下组中选择至少一个第三参数、第四参数和/或其他参数，所述组基于经验模型来确定：
●在进气阀闭合时气缸中的压力，其中作为用于确定在进气阀闭合时气缸中的压力的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-进气阀闭合的时间点；
-吸气管中的压力和温度；
-在进气阀闭合时的活塞速度；
-在进气阀闭合的时间点时在气缸中的燃料量；
-在换气上止点之前或之后进气阀闭合的不同标准；
●多变指数，尤其是在喷射开始时的温度和压力，其中作为用于确定多变指数的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-转速；
-在进气阀闭合时气缸中的气体混合物温度；
-基本多变指数(basis)；
-喷射开始；
-进气歧管温度；
-与质量有关的热量；
-在点火时间点时的气缸容积；
-λ值；
-多变指数设定参数；
●点火延迟，其中作为用于确定点火延迟的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-转速；
-在喷射开始时或在点火时间点时气缸中的气体温度和/或压力；
-进气阀行程；
-充气运动活门(ladungsbewegungsklappe)的位置；
-液滴直径；
-氧气浓度；
-在喷射开始时的活塞速度；
-点火延迟设定参数；
-气缸中的剩余气体含量；
-平均活塞速度；
-λ值；
-点火时间点；
-燃料量相当于气缸中的燃料量；
●燃烧中心(verbrennungsschwerpunkt)，其中作为用于确定燃烧中心的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-转速；
-气缸中的剩余气体含量；
-进气阀行程；
-喷射持续时间；
-点火延迟；
-喷嘴出口速度；
-燃烧室中的氧气浓度；
-点火时间点；
-λ；
-平均活塞速度；
-充气运动活门(ladungsbewegungsklappe)的位置；
●在气缸壁上的功率损耗，其中作为用于确定在气缸壁上的功率损耗的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-主喷射的容积特定的燃料效率；
-燃烧室的表面/容积比；
-活塞速度；
-气缸中的剩余气体含量；
-1/λ；
-燃烧中心和/或在燃烧中心处的气缸表面积；
-agr率；
-燃烧开始；
-在喷射开始时的温度；
-后喷射的容积特定的燃料效率；
-后喷射的喷射开始；
-高和低发动机负荷的功率损耗计算的不同标准；
-在点火时间点时气缸中的压力；
-在点火时间点时气缸中的气体混合物温度；
●高压回路的所指示的平均压力，其中作为用于确定高压回路的所指示的平均压力的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-容积特定的燃料效率；
-容积特定的壁热通量；
-燃烧开始；
-燃烧中心，尤其是直至燃烧中心的燃烧持续时间；
-后喷射的容积特定的燃料效率；
-后喷射的喷射开始；
-高和低发动机负荷的所指示的功率的计算的不同标准；
-设定参数；
-λ值；
-活塞速度；
●气缸峰值压力，其中作为用于确定气缸峰值压力的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-在主喷射的喷射开始时的压力；
-燃烧开始；
-烧透持续时间；
-比燃料质量，尤其是由燃料质量流构成；
●摩擦功率，其中作为用于确定摩擦功率的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-气缸峰值压力；
-平均活塞速度；
-冷却介质温度；
-油温；
-发动机摩擦设定参数；
-高压功率；
●换气损耗
-吸气管中的压力；
-排气歧管中的压力；
-孔；
-吸入的新鲜空气量；
-进气阀行程；
-设定参数；
●氮氧化物排放，其中作为用于确定氮氧化合物排放的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-在燃烧开始时的氧气浓度(由气体成分构成)；
-主喷射的燃烧开始；
-mfb50％；
-设定参数；
-扫气参数；
-燃烧开始至燃烧中心的燃烧持续时间；
-转速；
-1/λ；
-在主喷射的喷射开始时的温度；
-平均活塞速度；
-在点火时间点时气缸中的气体混合物温度；
-λ等同量；
-气缸中的新鲜空气量；
-气缸中的剩余气体含量；
-燃烧持续时间参数；
●碳氢化合物排放，其中作为用于确定碳氢化合物排放的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-平均活塞速度
-气缸中的新鲜空气量
-λ等同量
-开始直至mfb50％的燃烧持续时间
-所指示的平均压力
-气缸壁温度
-气缸中的剩余气体含量
-扫气参数
-燃烧持续时间参数；
●一氧化碳排放，其中作为用于确定一氧化碳排放的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-λ等同量；
-平均活塞速度；
-气缸中的新鲜空气量；
-再循环废气的温度；
-第一喷射和其他喷射的喷射开始和持续时间；
-气缸中的剩余气体含量；
-燃烧持续时间参数；
-扫气参数。
●烟尘排放，其中作为用于确定氮氧化物排放的经验模型的输入参数从如下组中选择至少一个参数：
-λ；
-agr率；
-喷射压力。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，至少一个第一经验模型、至少一个第二经验模型和/或至少一个第三经验模型根据对多个已经已知的工程装置的测量通过有限误差平方的方法来确定。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，将至少四个不同的经验模型优选至少六个不同的经验模型、特别优选八个不同的经验模型、最优选十一个不同的经验模型融入校准中。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，分别将机器特定的设定参数作为输入参数融入到至少四个不同的经验模型中的每个经验模型中。
在根据本发明的方法的另一有利的设计方案中，经验模型确定多变指数、点火延迟、燃烧中心和摩擦功率。
参照根据本发明的方法以及其有利的设计方案所描述的特征和优点也相应地适用于根据本发明的其他方法和根据本发明的设备，反之亦然。
在另一根据本发明的方法的一个有利的设计方案中，输出：关于要优化的工程装置的至少一个第一参数(所述第一参数表征物理变量)，至少一个物理模型的输入参数和借助至少一个经验模型确定的第三参数(所述第三参数适合于表征要优化的工程装置和/或基于此对要优化的工程装置进行改变，尤其是设定对要优化的工程装置的控制单元)。
本发明的在上文中所描述的方面和与根据本发明的方法的改进方案相关地公开的特征也相应地适用于根据本发明的设备的方案。
附图说明
本发明的其他特征、优点和应用可能性从如下结合附图的描述中得出。至少示意性地示出：
图1示出了根据本发明的用于基于模型来优化工程装置的方法的实施形式的框图；
图2示出了关于在优化柴油发动机时的物理模型的信息流的框图；
图3示出了在根据本发明的方法关于柴油发动机的实施形式中关于经验模型的信息流的视图；
图4示出了在根据本发明的方法关于柴油发动机的实施形式中在经验模型之间的信息流的视图；
图5示出了在根据本发明的方法关于汽油发动机的的实施形式中在经验模型之间的信息流的视图；
图6示出了用于生成根据本发明的方法所基于的模型的流程图；
图7示出了发动机的运行期间的曲线图；
图8示出了经验模型的等值图表；
图9示出了图8中的等值表图的另一视图；
图10示出了三个发动机的运行区间的视图；
图11示出了基于三个发动机的经验模型的等值图表；
图12示出了根据图11的等值图表，其中在经验模型中考虑设定参数；
图13示出了各个输入参数进入点火延迟的经验模型中的相互作用曲线图；
图14示出了等值图表，其中经验模型针对各个发动机设置不同的偏置；
图15示出了在按时间顺序进行内燃机的总仿真的各个经验模型的模型生成时的流程；
图16示出了多个参数曲线图，所述参数表征内燃机的运行，不仅在实际内燃机上测得的值而且利用本发明的实施形式计算出的值的曲线图；以及
图17示出了图16中的参数中的几个参数的所测得的值与根据本发明所计算出的值的比较。
具体实施方式
在下文中参照作为工程装置的内燃机描述了本发明，尤其参照柴油发动机来描述。然而，本发明原则上也可以用于优化其他工程装置，其具有如下运行方式，所述运行方式可划分成测得的物理量、物理模型和经验模型。
参照图1中的框图阐述了根据本发明的用于基于模型进行优化的方法的流程。
在基于模型的优化中，一方面使用物理模型，其表征至少一个已知的物理相关关系，而另一方面使用经验模型，所述经验模型借助补偿计算尤其是回归分析基于多个已经已知的相同类型的工程装置来生成。
该方法可以划分成两个阶段。在第一阶段中(阶段1)，使反映普适于一类内燃机的相关性的经验模型与相应要优化的内燃机匹配。为此，例如在测试台上在要优化的内燃机运行中测量10a尽可能小数量的测量点。
附加地，一个或多个经验模型被加载与在测试台上的内燃机一样的输入参数的值，即在相同的测量点执行仿真。输出参数的所测得的值即内燃机的由于输入参数的预设形成的运行参数与曾借助要匹配的经验模型的测量点所确定的值比较。一个经验模型的设定参数或多个经验模型的设定参数最后被选择为，使得与输出参数的所测得的值达到10b尽可能大的一致性。为此，尤其是可以使用补偿计算如回归分析的方法或最小误差平方的方法。
第二阶段又可以划分成三个功能部段a、b、c。
在部段a中，确定物理量，尤其是输入或测量物理量，其用作为根据本发明所应用的模型或子模型中的输入参数。
在部段b中，组合在根据本发明的方法中应用的物理模型，所述物理模型一方面接收物理量作为输入参数而另一方面将借助模型模型所确定的输出参数转发给在部段c中的经验模型，作为输入参数。
在部段c中的经验模型作为输入参数也可选地具有物理变量，所述物理变量是直接检测到的变量并且没有经过物理模型。在部段c中的经验模型的输出参数可以又用作部段b中的物理模型的或部段c中的其他经验模型的输入参数。以此方式级联地仿真内燃机的燃烧过程，其中尤其是在根据本发明所使用的经验子模型的顺序遵循燃烧的过程。
为了具有尽可能全局的有效性，将现有技术中包含在经验模型中的物理关系的尽可能大的部分转移到物理模型中。由此可以减小经验模型中的输入参数的数量。以此方式简单的是，改变在现有的工程装置中的几何边界条件并且确定由此引起的改变。
方法步骤优选遵循权利要求中所说明的顺序的各个工作步骤的顺序，该顺序也在图1中示出。然而，工作步骤也可以以其他顺序进行，只要可以反映功能的相关性。
在要优化的内燃机上优选检测物理量，以便表征内燃机101。
物理量在此情况下表征工程装置和/或一般性地表征其类型并且基本上可以划分成两种类型。
一方面，在此可以是物理量，其由要优化的工程装置的控制装置预设或设定，例如节气门位置等。
替选地或附加地，物理量可以是要优化的工程装置的结构特征，其要么作为结构数据已知要么可以被测量。对此的示例是喷嘴几何形状、燃烧室和充气运动，尤其是涡流或滚流、气阀特征和进气通道几何形状和/或功率损耗特征。
优选地，所检测到的物理量也可以对内燃机的运行进行详细预测。这样所检测的第一参数在此以此方式选择，以便为部段b中的物理模型和/或部段c中的经验模型供给所需的输入参数。
所检测到的物理量在另一工作步骤中优选被归一化，以便将关于相同类型但例如不同功率级的内燃机的物理量进行比较102。在接下来的工作步骤中，所检测到的物理量中的至少一个被用于计算103物理子模型。由物理模型导出的一个或多个输出参数又被用于在接下来的工作步骤中计算104经验子模型。优选地可能的是，使用多个物理模型来为在步骤104中计算出的经验子模型供给输入参数。此外优选地，也可以将所检测到的物理量直接融入到经验子模型的计算104中。
在另一工作步骤中，所计算出的经验模型的一个或多个输出参数被转送105给在部段b中的物理模型或在部段c中的经验模型。优选地，这些其他子模型说明了相关关系：所述其他子模型在时间上遵循在燃烧过程的序列中在工作步骤104中所计算的经验模型。如果来自工作步骤104的一个或多个输出参数被转发给物理模型，则借助该物理模型在另一工作步骤106a中优选计算另一输出参数，该另一输出参数又被输出107a给第三物理模型或第二经验模型。
在另一工作步骤中，优选计算106b第二经验模型，其中来自第一经验模型的输出参数、来自第二物理模型的输出参数和/或另一物理量优选用作输入参数。由第二经验模型输出的输出参数用作第三物理模型和/或第三经验模型的输入参数并且因此优选被输出107b给第三物理模型和/或第三经验模型。优选地在第三物理模型中计算108a另一输出参数，优选借助由第二物理模型输出的输出参数，由第二经验模型输出的输出参数和/或另一被检测到的物理量108a。第三物理模型的输出值被转发给第三经验模型并且第三经验模型借助这些参数、第二经验模型的输出参数和/或另一物理量来计算108b并且优选输出109b。
如同样在图1中所示出的那样，优选可以任意频繁地重复在前文中参照图1所示的级联的方式方法，其将来自所检测到的物理量、物理模型和经验模型的信息组合。
优选，每个被输出的参数可以向用户显示或也通过与用于评估要优化的内燃机的参考值比较来使用。最后，所获得的参数值可以借助对内燃机的配置的改变用于优化110、111。
图2纯粹示例性地示出了物理模型(在中部)与多个物理量的相关性以及关于柴油发动机彼此间的相关性。在这里所示的实施例中，优选来自经验模型的多变指数进入到作为物理模型的在气缸中的热力学状态中。此外，作为借助经验模型所计算的第二参数，点火延迟还进入燃烧开始的物理模型中。
图3示例性地示出了在柴油发动机中经验模型(在中部)与物理模型(左侧)和物理量(右侧)的相关性。除了借助物理模型所计算出的参数之外，优选较小数量的物理量也分别直接进入经验模型中。
优选地，活塞运动作为输入参数进入点火延迟和摩擦功率的计算中。燃料质量流优选作为输入参数进入气缸峰值压力的计算中。与质量有关的热量优选作为输入参数进入多变指数的计算中。液滴直径优选作为输入参数进入点火延迟和喷嘴上的排气速度的计算中。在喷嘴上的排气速度优选作为输入参数进入燃烧中心的计算中。在喷射开始时气缸中的热力学状态优选作为输入参数进入在气缸壁上的功率损耗的、点火延迟的、气缸峰值压力的和氮氧化物排放的计算中。气态成分优选作为输入参数进入氮氧化物排放的计算中。优选压缩设定参数作为其他输入参数进入多变指数的计算中。优选点火延迟设定参数作为其他输入参数进入点火延迟的计算中。优选燃烧速度设定参数作为其他输入参数进入燃烧中心的计算中。优选发动机摩擦设定参数作为其他输入参数进入摩擦功率的计算中。
图4示出了关于柴油发动机的各个经验子模型彼此间的级联的相关性。从图4中可以获知的是，本发明的已证明特别适合于优化柴油发动机的优选的实施例具有五级的优化级联。燃烧开始本身是无实施意义的经验模型，然而其示出了，点火延迟间接地影响四个另外的子模型。在气缸中的热力学状态也并不基于经验模型来计算，但同样示出了多变指数对四个另外的子模型的间接影响。
多变指数经由热力学状态作为输入参数优选进入到点火延迟和气缸峰值压力的计算中。点火延迟优选进入到燃烧中心的计算中并且经由燃烧开始作为输入参数进入到在气缸壁上的功率损耗的、所指示的平均压力的、气缸峰值压力的和氮氧化物排放的计算中。在气缸壁上的功率损耗作为输入参数优选进入所指示的平均压力的计算中。燃烧中心作为输入参数优选进入到气缸峰值压力和氮氧化物排放的计算中。气缸峰值压力作为输入参数优选进入到摩擦功率的计算中。
图5示例性地示出了经验模型的根据本发明的级联的实施形式，所述级联已证明为特别有利于优化汽油发动机。在此，级联优选具有六层。
多变指数作为输入参数优选进入到点火延迟的和在气缸壁上的功率损耗的计算中。点火延迟优选进入燃烧中心的、在气缸壁上的功率损耗的、一氧化碳排放的、所指示的平均压力的和碳氢化合物排放的计算中。剩余气体含量作为输入参数优选进入在气缸壁上的功率损耗的、点火延迟的、燃烧中心的、氮氧化物排放的、一氧化碳排放的和碳氢化合物排放的计算中。在ivc中的气缸压力作为输入参数优选进入气缸中的新鲜空气质量的和点火延迟的计算中。燃烧中心优选进入在低和高负荷情况下在气缸壁上的功率损耗的、在低和高负荷情况下所指示的平均压力的、碳氢化合物排放的、一氧化碳排放的和氮氧化物排放的计算中。在高负荷的情况下在气缸壁上的功率损耗作为输入参数优选进入在高负荷的情况下所指示的平均压力的计算中。在低负荷的情况下所指示的平均压力作为输入参数优选进入碳氢化合物排放和摩擦功率的计算中。在高负荷的情况下所指示的平均压力作为输入参数优选进入碳氢化合物排放和摩擦功率的计算中。
优化柴油发动机的实施例
方法中的输入参数
如果根据本发明的方法用于优化柴油发动机，则用作(第一)输入参数的物理量优选可以划分为五种类型。这是关于内燃机的几何形状数据、工作点有关的限定内燃机的工作点的数据、空气路径相关的数据、即表征空气引导和也表征环境空气的状态的数据。另一类型优选是燃料系统有关的数据，其尤其是限定喷射和燃烧有关的数据，其限定在特定的内燃机情况下对燃烧的控制。
物理模型
在优化柴油发动机时，所使用的物理相关关系优选基本上可以划分成新物理模型，所述新物理模型说明了燃料质量流、气缸中的气体成分、与质量有关的热量、活塞运动、气缸中的热力学状态、离开喷嘴的排气速度、液滴直径、燃烧开始以及废气温度。
在下文中，至少以基本特征中给出用于计算物理模型中的几个物理模型的实施例。
气缸中的气体成分
气缸中的正确的气体成分尤其氧气浓度的知识示例性地对于充气(ladung)的氮氧化物排放的计算而言是重要的影响变量。
也为了近似在这些模型中考虑空气湿度的影响，氧气浓度优选不仅说明为agr率和过量空气的函数，而且通过空气湿度来说明。
氧气浓度优选作为λ、agr率和空气湿度的函数如下地计算并且此外用作不同模型的输入变量：
xo2＝f(λ，agr，x)
其中：
λ[-]过量空气
agr[％]agr率
x[-]空气湿度
与质量有关的热量
与质量有关的热量尤其表示具体的燃料的与整个气缸质量有关的化学结合的能量。在多变指数的经验模型形成的过程中，该参数近似用作在之前的循环的燃烧期间存在的温度水平的替代特征变量。在相同的燃料量的情况下充气质量越大，则在此温度水平越低。与质量有关的热量根据如下公式来计算：
其中：
活塞运动
活塞运动的物理模型基本上由三个子模型构成，所述子模型说明平均活塞速度、在喷射开始时的活塞速度以及在喷射开始时在气缸容积中的压缩比。
平均活塞速度优选是用于计算发动机摩擦的模型的输入变量并且如下地计算：
其中：
n[1/min]转速
s[mm]行程
活塞速度同样是在至少一个经验模型中的输入参数。所述活塞速度根据如下式子来计算：
其中：
r[m]曲轴半径
l[m]连杆长度
气缸中的热力学状态
尤其对于确定气缸中的热力学状态所需的有效的压缩比由如下公式来计算：
或
其中：
vh[m3]气缸的排量
vc[m3]气缸的压缩容积
ε[-]压缩比
如果压缩比是已知的，可以计算在主喷射开始时气缸容积和有效的压缩比。需要气缸容积在假设为理想气体的情况下在喷射开始时借助理想的气体等式计算温度。
skeb[m]在喷射开始时的活塞运动
其中：
vheb[m3]在喷射开始时的排量；
d[m]孔
vtotaleb＝vheb+vc
vtotaleb[m3]在喷射开始时的气缸容积
由此如下地得到在喷射开始时有效的压缩比：
εeb[-]在喷射开始时的有效压缩比
气缸中的热力学状态(在下文中在喷射开始时示出)通过压力和温度限定。在已知喷射开始时的容积的情况下，可以在假设无扫气和剩余气体含量恒定的理想负荷变换的情况下通过所测得的空气质量以及所测得的agr率计算气缸中的质量。通过变换气体等式和通过假设理想气体如下地得到在喷射开始时温度的形式关系：
其中：
pzyl_eb[pa]在喷射开始时的压力
tzyl_eb[k]在喷射开始时的温度
m[kg]气缸中的总质量
为了正确地反映在不同喷孔数量的情况下喷射喷嘴的不同流量率对各个内燃机的影响，使用特定的大小。喷射射束的特征通过离开喷嘴的燃料的排出速度以及液滴直径来描述。这优选根据气缸中的压力、喷射压力和孔直径按照下式来计算。燃料离开喷嘴的排出速度在此近似无损失地根据不可压缩的稳定流的伯努利等式来计算：
其中：
pzyl_eb[pa]在喷射开始时的气缸压力
prail[pa]燃料喷射压力
液滴直径
为了计算液滴直径，需要喷孔直径，所述喷孔直径根据有效喷孔表面积来确定。喷孔的典型流量系数的值优选借助如下假设来确定，其中喷孔表面积和喷孔直径优选可如下地计算。
其中：
aeff_dl喷嘴孔面积
ndl[-]喷孔的数量
由此得到：
其中：
adl[m3]有效流动横截面或喷孔直径
αdl流量系数
由此得出：
ddl[m]喷孔直径
液滴直径最后如下地计算：
dt液滴直径
ddl[m]喷嘴孔直径
pzyl_eb[kpa]在喷射开始时的气缸压力；
prail[kpa]燃料喷射压力
dt[m]平均液滴直径
经验模型
在利用根据本发明的方法优化柴油发动机时，由图1中的部段c的经验子模型构成的级联优选包含十一个不同的经验模型和五个级联级，如在图4中所示。如果排除并不属于原始燃烧过程的摩擦功率，则燃烧过程基本上可以完全通过六个经验子模型映射成仅仅四个级联级。
在下文中，针对所述经验模型中的几个经验模型予以阐述，输入参数进入所述经验模型中。输入参数在此情况下基本上可以划分成三个组。直接进入经验模型中的物理量、借助物理模型计算出的参数、借助其他经验模型计算出的参数、以及可选地机器特定的设定参数。这些参数优选被引入，因为在许多情况下对模型输出仅经由因数或常数进行的校正并不合乎目的。设定参数优选基于物理上为基础的如下效应，但所述效应由于其复杂性难以被考虑。对此的示例是在燃烧期间在喷射射束与活塞碗(kolbenmulde)之间的相互作用。
在下文中参照图6阐述了物理模型的示例性生成。
在生成经验模型时，首先尝试：通过物理模型计算尽可能多的输入参数，以便将输入经验模型中的输入数量保持得小。这提高了用于优化的方法的普遍适用性，因为基于与其他内燃机的测试的经验子模型的数量可以被保持得尽可能低。此外，经验模型的所有输入参数优选被选择为使得所有待测试的内燃机可以利用同一参数来模拟(abbilden)。
在第一步骤中，在测试台试验中记录一组不同的已校准过的发动机的测量数据，优选利用相同的燃烧方法(对于柴油发动机和汽油发动机而言为不同组)和类似的发动机几何形状。
一组柴油发动机例如可以包括九个不同的发动机，其具有0.5l气缸到2.5l/气缸的排量范围(hubraumspreizung)。适于生成经验模型的测量点数量在大约10,000个测量点，其中每个优选通过转速和转矩限定的测量点具有多个待测量的测量变量。
在第二步骤中，限定需要优化的模型输出，所述模型输出并不能通过物理模型已经计算，例如氮氧化物排放、功率、废气温度等。
对于每个所述模型输出而言，生成经验模型，优选借助回归分析，例如基于多项式模型方程。在此，优选使用二阶多项式模型。回归模型的系数优选通过确定最小误差平方来形成。这些模型基本上具有如下结构：
y＝x1·u1,trans+x2·u2,trans+...+x1,2·u1,trans·u2,trans+...+c(i)
在此，模型输入根据如下等式变换(学生变换)。
其中：
ui,trans经变换的模型输入
vari模型输入
σvar模型输入的测量值的标准偏差
通过模型输入的变换，所有模型系数具有相同的量级，因此系数的绝对值给出了对模型输出的影响的信息。系数越大，影响越大。这可以优选地被利用来确定重要的模型输入。
系数x1、x2、x1,2被确定，使得相关的组的所有发动机可以以相同的系数来模型化。
为了能够借助相同的系数x1、x2、x1,2计算不同的发动机的特性，可以比较模型输入u1、u2。尤其是，对此的模型输入通过物理换算成与发动机无关的变量来归一化。作为归一化因数例如可以考虑各个发动机的相应的排量值。
下文中描述了用于计算容积特定的所指示的高压功率的优选的经验模型。首先，将模型输入变换并且接下来计算容积特定的高压功率。变量a至k是经变换的模型系数。
容积特定的燃料效率_trans＝(vol.spez.kraftstoffleistung-47.6)/24.3)
燃烧开始he_trans＝(brennbeginnhe-(-1.6))/5.1
烧透持续时间_trans＝(durchbrenndauer-17.7)/5.0
容积特定的壁热通量_trans＝(vol.spez.
容积特定的所指示的高压功率＝vol.spez.kraftstoffleistung_trans^2*α+brennbeginnhe_trans^2*β+durchbrenndauer_trans^2*c+vol.spez.kraftstoffleistung_trans*brennbeginnhe_trans*d+vol.spez.kraftstoffleistung_trans*vol.spez.
he_trans*vol.spez.
he_trans*j+durchbrenndauer_trans*k+vol.spez.
所获得的经验模型的模型质量在进一步的步骤中优选被进行统计评估，尤其是通过如下方式：计算其确定系数。如果得到足够的模型质量，则还检验模型的可信度一次，如还要阐述的那样。
如果没有得到足够的模型质量，则检验模型质量是否能够通过引入发动机特定的设定参数ep作为其他模型输入改善到令人满意的水平。
如果情况如此，则为经验模型添加设定参数ep。
如果模型质量或者确定系数能够通过发动机特定的设定参数ep得不到显著提高，则必须检验模型输入的选择和/或模型方程的数学表达式。在此情况下，优选将附加的和/或其他模型输入用于形成经验模型。
通过将设定参数ep限定为附加模型输入，可以以发动机特定的方式匹配所使用的经验模型中的几个经验模型。借助设定参数ep在此可以考虑发动机特定的特点。这些特点例如通过物理效应例如在喷射射束与活塞碗之间的发动机特定的相互作用亦或与喷孔几何形状有关的喷射射束特性得到。
经验多项式模型于是例如具有如下式子：
y＝x1·u1，trans2+x2·u2，trans2+x1，2·u1，trans·u2，trans+…+x3·ep+c(ii)
将设定参数用作多项式的附加模型输入具有的大优点是：设定参数和模型输入参数会出现相互作用，并且因此设定参数不是纯粹的偏置或因数。它们对于根据本发明的优化方法而言实现模型与新发动机的简单调谐。
由于所述模型的数学复杂性低，所有尤其可以实现快速的计算时间。
在后续对所发现的经验模型的可信度评估中，尤其是测试各个参数的模型相关性，在此情况下作用方向优选与文献的已知的现象一致或与已执行的优化的经验一致。如果可信度评估得出：模型输出在此一个或多个模型输入的改变并不如文献中已知的那样或与经验一致地那样改变，则在此也优选改变经验模型的输入或表达式。
最后，如果得到令人满意的模型质量，则测试，所使用的模式输入是否能够直接由已知的参数确定，或另一前置的子模型是否必须用于确定模型输入。这可以是物理的或一般是经验的。
根据本发明的一般半物理的燃烧模型的生成在如下情况下才结束：燃烧模型仅具有如下模型输入，所述模型输入的值是已知的或预设的，例如因内燃机的构造引起的或由控制装置预设的参数。由此，模型的生成结束。
要优化的发动机的燃烧模型的参数化
作为在要优化的发动机情况下设定参数的输出值，优选使用在模型生成时用于各个发动机1、2、3的设定参数的算术平均值。
为了进一步将设定参数与要优化的机器匹配，需要至少一个测量点，所述测量点由不同的测量变量构成。在此，针对每个具有设定参数作为其模型输入的经验模型执行计算出的和测得的值之间的比较并且适配设定参数，使得在测量与计算之间的偏差最小。另一方面，不需要系数x1、x2、x1,2的重新确定。
在下文中，针对柴油机发动机的优化方法的所示的实施例描述了九个不同的经验模型连带其输入参数，所述模型已证明为特别适合于描述柴油发动机中的燃烧过程，即多变指数的经验模型，点火延迟、燃烧中心、在气缸壁上的功率损耗或壁热通量、高压回路的所指示的平均压力、摩擦功率、气缸峰值压力、氮氧化物排放和烟尘排放。
多变指数
在喷射开始时气缸中的热力学状态和由此多变指数影响点火延迟、温度水平和燃烧的峰值压力。因此，在喷射开始时温度和压力的计算是必不可少的。这决定性地取决于在压缩期间的热传递、压缩比以及压缩开始时的压力和温度并且因此取决于进气歧管中的状态。在进气阀闭合时精确温度的确定只能困难地实现，因为所测得的气缸压力的小的偏差已表示温度的大的误差。然而，该指示被用于校准测量高的气缸压力，这降低了测量质量。喷射开始时的压力因此直接由进气歧管中的压力计算而并不经由进气阀闭合时的压力计算。如已提及的那样，流过阀的流入时的影响通过压缩设定参数被一同考虑。
由于要求的计算时间，曲轴角度分辨的解决方案不能应用于计算在通道中且在压缩期间的壁热损耗。内燃机的压缩是多变的状态改变，并且出于该原因，为了计算在喷射开始时的压力生成多变关系的多变指数的经验模型。更大的多变指数引起在压缩结束时的更高的压力。
对于最可能的物理模拟，恒定的多变指数的假设是不合适的，因为温度由此等于在上止点之前的10°kw和等于在上止点之后的10°kw。事实上，不仅温度而且压力在上止点之后都因更高的壁热损耗而变得更低，这通过模型加以考虑。
用于多变指数的优选的经验模型的输入参数的选择优选如下进行。在压缩期间的热传递影响在喷射开始时的充气状态并且因此影响多变指数。热流可以利用如下关系来描述。
其中：
a[m2]表面积
δt[k]温度差
δt[s]时间步长
由此可看出，热流在δt→0时同样逼近零。因此，在转速升高时热传递必须变得更小并且因此多变指数必须变得更大。在转速恒定时，喷射时间点如已提及的那样同样影响时间δt，该时间供热传递使用。出于该原因，多变指数即使在非常早的喷射开始时也升高。多变指数模型的前两个优选参数是出于这些考虑，即转速和喷射开始。
此外，因压缩得到比燃烧室壁的表面温度更高的气体温度。出于该原因，因更高的进气歧管温度和由此得到的大的温度差，壁热损耗升高，这由此导致多变指数减小。因此，优选也将进气歧管温度限定为输入变量。
表面温度水平一方面优选通过与质量有关的所释放的热量被考虑为其他输入变量，所述热量根据等式(i)来计算。另一方面。表面温度水平通过多变指数设定参数来考虑，该多变指数设定参数被引入经验模型中。
该设定参数直接被集成到用于多变指数的经验模型中并且描述在压缩时的不同壁热损耗以及通道中的流动损耗和/或窜气效应。此外，在喷射开始时的热力学状态并不利用从进气结束起的有效压缩比来计算，而是利用在下止点开始的压缩来计算。误差同样利用多变指数设定参数来补偿。
点火延迟
点火延迟通过供混合物预备所使用的时间影响燃烧过程。因此，预混合的燃烧的份额以及直至燃烧的中心的燃烧持续时间因此决定性地取决于点火延迟。在高负荷情况下点火延迟可较短地被地估计且合理地容易被估计，而这在部分负荷范围中变得更困难。为了估计利用平均值模型不能直接计算的点火中断，所计算出的点火延迟同样是重要的。如果所计算出的点火延迟超过大约3毫秒的极限，则由此可以得出，所引入的燃料量不再完全燃烧。
点火延迟优选限定为在喷射开始与燃烧开始之间的时间差。这里所生成的点火延迟模型将点火延迟以度为单位的曲轴角度输出。为了利用时间差建立校正以及作为在喷射开始时在燃烧室中的湍流的度量，转速优选是点火延迟的经验模型中的输入参数。
对点火延迟的重要的影响参数是在喷射燃料期间在气缸中存在的气体温度。该气体温度越高，则燃料蒸发越快并且可以进行自点燃。因此，气缸中的气体温度优选同样是输入参数。
混合物预备的质量和由此液滴大小同样影响点火延迟。更小的液滴直径提高表面积与体积之比，这加速燃料的蒸发并且因此加速自点燃。因此，液滴直径也优选是输入参数。
因废气再循环在气缸中更低的氧气浓度延迟了燃烧开始。但实际上在agr率提高的情况下可以观察到点火延迟的缩短。原因在于，更高的废气再循环大部分与温度水平的提高相联系，温度水平的影响大于更低的氧气浓度的影响。因此，氧气浓度也优选是输入参数。
另一影响因素是在燃料喷射开始时气缸中的状态的随时间的改变。在上止点之前喷射时点火条件变得更好直至上止点，而点火条件在上止点之后喷射时随着曲轴角度增大而变差。转速越高，则状态改变越快。在曲轴角分辨地计算点火延迟时，这通过对各个时间步长积分来加以考虑。作为对此的替代变量，本发明优选使用在喷射开始时的活塞速度作为输入参数。
射束中断除了气缸中存在的状态之外也与喷射喷嘴的孔几何形状有关。对射束准备的详细描述在无多区模型的情况下不可行并且又出于计算时间原因这对于根据实施例的应用而言并不合乎目的。因此，通过点火延迟的设定参数设定在离开喷射喷嘴时射束中断的影响。燃料特性如十六烷值或沸腾特性也与喷射曲线的边沿中的差别一样优选通过点火延迟设定参数加以考虑。
燃烧中心
在内燃机的开发中，燃烧中心是常常使用的特征量，用以表征内燃机。实践中为了确保燃烧模型的可应用性，燃烧中心优选要被确定。此外，该燃烧中心是中间结果，基于该中间结果优选构建燃烧模型的其他部分。
燃烧的第一阶段大体上保持近似不受进气压力影响。这意味着，空气比例λ仅对燃烧中心的位置有小的影响。然而，这并不适用于燃烧的整个持续时间，空气比例对燃烧有非常大的影响。更高的空气比例导致整个燃烧过程的持续时间更短。遵循燃烧曲线，优选并不直接计算燃烧中心，而是计算从燃烧开始到燃烧中心的燃烧持续时间。这在此类似于以度为单位的曲轴角度的点火延迟来计算。发动机转速因此优选是第一输入参数并且是通过换气产生的湍流的度量。
喷射持续时间本身是对扩散燃烧的持续时间的最大影响之一，因为扩散燃烧速度不是与快速的化学反应速度有关而是与混合物预备过程有关，并且因此优选是第二输入参数。在喷射期间，喷射持续时间是重要的变量，并且气体成分变得无足轻重。
在预混合的燃烧中，燃烧速度相较于扩散燃烧与喷射的混合过程无关而纯粹与化学反应速度有关。这又是气缸中的热力学状态和气体成分的函数。尤其是在部分负荷的主预混合的燃烧中，喷射持续时间不怎么重要而气体成分更重要。预混合的燃烧的份额和烧透持续时间因此与点火延迟有关，该点火延迟因此优选是输入参数之一。
混合物预备过程很大程度由通过射束引入的能量和液滴大小确定。出于该原因，燃料离开喷嘴的排出速度优选作为另外的输入参数使用。更高的排出速度在恒定的喷射持续时间的情况下引起更快的燃烧。
agr率和由此氧气浓度同样影响烧透持续时间。由于废气再循环，氧气的可用度更小且燃烧更缓慢。因此，氧气浓度也优选是输入参数。
烧透持续时间除了气缸中的气体状态之外(例如agr率)也与燃烧室几何形状和燃烧室与喷射射束的相互作用有关。不同的燃烧室喷嘴组合不同在于其烧透速度，这对内燃机的排放和效率有影响(例如喷射射束与活塞碗的相互作用)。该影响如同喷射曲线或射束锥体角度的差别优选利用燃烧中心设定参数来描述，因为相互作用在0维模型中并不能被计算。参数优选直接集成到模型中，以便根据工作点正确地反映不同的影响。
燃料的后喷射导致燃烧中心朝后移动。该移动通过在所测得的和所计算出的主喷射的燃烧中心之间的差来确定并且进一步被模型化。用于燃烧中心偏移的模型中的输入参数优选为主燃烧的第一部分的燃烧持续时间，后喷射的旋转速度和特定燃料量
壁热通量
经由燃烧室壁散失的热量即经由气缸壁的功率损耗或壁热通量的计算是必要的，以便例如在后续的模型中能够计算高压回路的所指示的平均压力。模型输出优选是排量的单位为kw/升的比热量或归一化热量。
根据内燃机的基本原理，散失的能量如功率、废气热焓和壁热通量与所引入的容积特定的燃料效率有关，优选为经验模型的第一输入参数。
表面积与容积之比对内燃机的效率有决定性作用。大型发动机相较于小型柴油发动机具有明显更高的效率。这原因尤其在于，在大型发动机中因表面积与容积之比较小所以热传递较小。为了能够利用与大型载货车发动机的经验模型相同的经验模型计算pkw发动机的燃烧，因此优选表面积与容积之比是另一输入参数。
壁热通量除了表面积和热传递系数之外还与气体和燃烧室壁之间的温度差有关。因此，即使在平均值燃烧模型中温度水平也极其重要。这除了燃烧的位置之外也取决于与质量有关的热量。在不同充气质量情况下在气缸中相同的燃料量导致不同的高燃烧温度。由此得到对壁热传递的λ影响，其因此优选同样作为输入参数输入。更多的过量空气在相同agr和燃料质量流的情况下引起更小的壁热损耗。出于数学原因推荐的是，使用λ的倒数，以便避免值趋向无穷。
在最大平均燃烧温度的时间点时气缸的表面积同样影响壁热损耗。该温度在燃烧中心之后不久具有其最大值。因为其位置已知，所以在燃烧中心(mfb50％)时气缸的表面积优选用作输入参数，以便计算表面积对壁热损耗的影响。
在λ保持不变时agr率的升高与充气质量的提高相联系。材料特性的提高和变化改变了壁热通量。因此，agr率优选也是输入参数。
通过燃烧的之前的位置提高了峰值温度，这与温度差的提高相联系。当喷射时间点提前时，持续时间对于燃烧室壁上的散热更缓慢。出于该原因，更早的喷射开始导致壁热损耗提高。因此，燃烧开始也优选是输入参数。
在喷射开始时温度的提高在其他相同边界条件的情况下与燃烧期间温度水平的提高相联系，这又导致更大的壁热损耗。因此，在喷射开始时的温度优选也是输入参数。
直接由测量结果确定后喷射的壁热损耗是不可行的。然而，主喷射的壁热损耗可以利用之前所描述的模型来计算。在由主喷射计算出的和由具有后喷射的测量数据确定的壁热通量之间的差形成由后喷射引起的壁热损耗。对所引入的燃料能量的测量经由气缸壁仅失去了非常小的部分。如下的输入参数优选用于后喷射的壁热损耗的经验模型中：后喷射的容积特定的燃料效率和后喷射的喷射开始。
化学结合的燃料能量转换成高压回路的功率与换气工作和发动机摩擦一起对有效的发动机功率负责。换气工作通过换气模型来计算，对其并未详细介绍，并且因此可以假定为是给定的。对于发动机摩擦而言存在专用经验模型。
高压回路的所指示的功率
为了描述高压回路的所指示的功率的优选模型，可以基于热力学的第一主方程：
其中：
v[m3]容积
u[j]内能量
因此，在忽略泄漏和穿过进气口输送的能量的情况下对于工作周期的体积改变做功而言得到如下的关系。
由此得到用于高压回路的所指示的功率的模型的输入参数。在燃烧室中引入的燃料能量的主要原因是内燃机的散失的可用的功率。即，所引入的燃料能量极大地对所指示的功率有最大影响。因此，在喷射开始时的容积特定的燃料效率优选是输入参数。
此外，从上述等式可看到，更小的壁热损耗引起更高份额的可用的所引入的燃料能量。因此，在喷射开始时的容积特定的壁热通量优选是输入参数。
除了这两个模型输入变量之外，燃烧的位置和燃烧持续时间对所指示的容积特定的功率有影响。燃烧持续越晚并且转化持续越长，则经由废气散失的比热焓就越高。这导致所指示的功率减小。由此，得到输入用于计算容积特定的高压功率的模型的最后两个输入变量，即优选燃烧开始和直至燃烧中心的燃烧持续时间。
在所指示的功率的情况下同样要注意的是，后喷射通过其部分之后的位置不能以与在主喷射情况下相同的效率燃烧，所述位置用于提高温度或碳氢化合物排放。出于该原因，重要的是，明确地模型化后喷射的所指示的功率。该模型在其复杂性方面并不远远大于主燃烧的模型，然而主要影响被考虑。
后喷射的所指示的功率的确定同样经由所测得的和针对主喷射所计算的所指示的高压功率求差来进行。类似于后喷射的热通量模型地优选使用如下输入参数：后喷射的容积特定的燃料效率和后喷射的喷射开始。
对由后喷射引起的所指示的功率的大影响具有所引入的进行燃烧的燃料量，在此当然也必须去除未燃烧的部分。其热力学效率多高最大部分地取决于其相对于上止点的位置。稍晚的喷射类似于主喷射类似更低的功率。
发动机摩擦
发动机摩擦尽管并不直接属于燃烧过程，但对于所散失的发动机功率的计算而言是必需的。发动机摩擦极大地取决于运行状态。除了转速之外，负荷通过直接与之有关的气体力(gaskraft)影响发动机摩擦。
摩擦模型优选仅具有两个输入参数。因为pkw和载货车发动机具有不同的转速，所以转速不是摩擦模型的合适输入。因此，为了计算摩擦，优选使用平均活塞速度作为输入参数，所述平均活塞速度与发动机类型无关地是可比较的。
作为负荷相关性，优选使用气缸峰值压力作为输入参数，因为气缸峰值压力与最大气体压力有关。
因为发动机摩擦很大程度地取决于结构上的大小，所以主轴承的数量和尺寸、油泵、水泵、燃料泵或活塞/环形组(ringpaket)一番对功率损耗有大影响。这优选通过功率损耗的设定参数来考虑。
气缸峰值压力
对于柴油发动机的机械应力而言，气缸峰值压力很重要。出于该原因，也针对气缸峰值压力优选生成经验模型。
在给定的压缩比、相同的燃料量和相同的喷射时间点的情况下，充气压力决定性地对在燃烧期间的压力水平负责。但也为了能够模拟压缩比的差别，优选将在主喷射的喷射开始时的压力用作用于计算气缸峰值压力的输入参数。由燃烧引起的压力提高通过燃烧的位置和通过被输送的燃料量影响。在燃料量恒定的情况下，燃烧开始和烧透持续时间确定压力过高。较早的燃烧或快的燃烧速度按已知方式实现燃烧峰值压力的提高。因此，燃烧开始和烧透持续时间优选也是输入参数。
燃料质量的改变在其他相同的边界条件下近似线性地影响气缸峰值压力。通过所引入的燃料能量的提高，温度水平和因此峰值压力自然也增加。因此，比燃料质量也优选是输入参数。
氮氧化物排放
氮氧化物排放在柴油发动机中，氮氧化物排放和烟尘排放是最令人不舒服的有害物成分。其减少对于符合将来的法律而言最为重要。因此，对氮氧化物排放的预先计算对于燃烧仿真的成功应用而言是主要的。氮氧化物排放在用于优化的方法中优选以燃料特定的方式来计算。这除了良好的可模型化之外也具有如下优点：在没有喷射燃料的情况下可以不产生排放。
从进行废气再循环开始，氮氧化物排放被极大地减小，因为由此也可以在没有以后的喷射开始的情况下实现低的nox排放。减小氮氧化物排放的原因是：通过提高惰性气体份额和充气的由此得到的更高的比热容降低火焰的温度。在此，废气再循环的nox减小百分比不仅取决于其比率，而且取决于气缸充气的由此减小的氧气浓度。这又取决于agr质量和其λ，λ在固定运行中对应于燃烧的空气比例。空气湿度的影响近似通过氧气浓度的减小加以考虑，其中氧气浓度的减小通过空气湿度与通过agr相同地加权。由此，氮氧化物模型的第一输入参数优选作为燃烧开始时的氧气浓度。
位置和燃烧持续时间对温度有影响，其是形成nox的主要因素。燃烧开始越早，则由此得到的燃烧温度越高。因此，更早的燃烧引起氮氧化物排放的提高。因此，另一输入参数是主喷射的燃烧开始。
在转速相同的情况下，燃烧的提高的定容水平、近似于定容燃烧同样导致温度提高，因为相同的燃料量在更短的时间中被转化。事实上，这示例性地通过提高喷射压力和与之联系的更短的燃烧持续时间来实现。另一输入参数因此优选是燃烧开始至燃烧中心的燃烧持续时间。
nox的形成在工作周期期间进入平衡。燃烧在更高的温度情况下持续越长，nox形成越多。转速越高，则在燃烧室中的气体冷却越快，并且nox排放越低。出于该原因，转速优选是经验nox模型的输入。
在喷射的燃料质量与空气质量之间的比例即空气比λ同样影响氮氧化物排放。由于更好的氧气可用性，升高的λ会促进其解离，这是氮氧化物形成的前提条件。由此，nox的形成速率也升高。相反，在大的过量空气的情况下形成对燃烧的冷却作用。在燃料量非常低的情况下，比较大的空气质量对燃烧有冷却作用并且氮氧化物排放是低的。出于该原因，氮氧化物排放在最小量的情况下如例如在预喷射的情况下也是非常低的。从小的λ开始，nox排放与工作点有关地升高直至在1.6到2.2之间的空气比例。从该空气比例起，可用的氧气的作用变得不怎么重要，过量空气的冷却作用占主要，并且氮氧化物排放降低。这里，出于模型化的原因，也并不使用λ而是使用其倒数，优选作为输入参数。
对燃烧的温度水平的另一影响具有在喷射开始时的温度。不仅进气歧管温度而且压缩比例按已知方式影响氮氧化物排放。出于该原因，作为输入模型的输入优选使用之前计算出的在主喷射的喷射开始时的温度。由此不仅描述了改变的进气歧管温度对氮氧化物排放的影响而且描述了压缩比例对氮氧化物排放的影响。此外，由此也可以模拟miller或atkinson的方法以及相关的nox排放的减小
烟尘排放
经验烟尘排放模型的三个优选的输入参数被予以详细描述。这实际从气缸喷出的烟尘质量一方面取决于烟尘形成速率另一方面取决于烟尘氧化速率。在此，要注意的是，氧化并不在燃烧结束时才开始，而是在烟尘形成期间已出现。
不仅对于低烟尘形成速率而且对于烟尘的氧化都需要氧气。在空气比率低的情况下形成更多烟尘，并且烟尘的氧化由于低的氧气浓度仅在小程度上可能。出于该原因，新鲜空气质量或λ值优选是烟尘形成和氧化的输入参数。
因由于低氧气浓度造成的烟尘氧化的更差的条件和更低的温度，烟尘排放大部分随着agr率升高，agr因此优选是另一输入参数。
烟尘的形成除了混合物预备之外自然也与燃烧的温度水平有关。温度越高，烟尘形成越多。但对于氧化而言，需要至少1300k的温度。因此，烟尘的形成和氧化冲突。喷射压力的提高引起更好的混合物预备，但由于更高的温度和更快的燃料喷射也引起烟尘形成速率的提高。然而，这通过高的温度和湍流水平过补偿，这导致了更好的氧化，并且实际的烟尘排放降低。因此，喷射压力优选也是用于烟尘排放的经验模型的输入参数。
图7至图9示出了，各个发动机(发动机1)的燃烧模型根据现有技术如何确定。
如在图7中示出的那样，测量对于发动机而言固定的和在给定的环境条件下(压力、温度)可能的运行区间。表示发动机的运行区间的参数x和y例如是进气压力和空气质量。在测量特定的发动机时，由于物理限制(例如发动机组件的压力和温度极限)可以仅固定地覆盖一定的运行区间。
利用固定的测量的测量数据可以设置燃烧模型，所述燃烧模型在所测得的区间之内具有良好的预测质量。在该区间之外，对该模型外插，这通过在曲线图中的这两个箭头表示。外插中的预测质量极大地降低。当该模型并不固定地运行而是瞬态地运行或环境条件因此改变时，模型的外插在相同的发动机的情况下是必需的。
为了生成燃烧模型，例如考虑多项式模型，如在式子(i)中在之前所示的那样。系数x1、x2、x1,2在此选择为，使得在所测得的工作点中所确定的参数值与借助燃烧模型所确定的参数值之间形成尽可能好的一致性。
在图8中示出了相应的用于评估这样的燃烧模型的模型质量的等值图表。测定系数r2在此情况下为0.888。在图9中示出了图8的等值图表的等效视图。图8的测量点构成的数据云在此情况下通过阴影的面积表示。
根据图7至9开发的燃烧模型仅对于用于生成模型的内燃机是有效的。如果其他未知的发动机同样要以燃烧模型来描述，则为此在通常情况下必须对发动机的运行区间进行重新测量并且例如通过补偿计算对多项式模型的系数进行重新确定。
图10至12示例性地示出，如何为整个类别的发动机开发根据本发明的通用内燃机模型。
如在图10中所示的那样，为了生成一般燃烧模型使用一类的尤其燃烧类型的和确定的排量范围的多个不同的发动机，在所示的示例中为三个发动机，发动机1、发动机2和发动机3。例如，发动机1具有四个气缸，发动机2具有三个气缸，以及发动机3具有五个气缸。附加地，必要时各个发动机的气缸的排量也不同。
对于每个发动机而言，测量其相应的运行区间的部分。然而，在理想情况下，各个发动机1、2、3的所测得的运行区间仅仅重叠并且也附加地还覆盖不同的工作点。也借助这些测量要生成对于发动机类型适用的燃烧模型。如在图10中所示的那样，不同的发动机的测量覆盖更大的运行区间。由此，缩小必须对模型外插的运行区间，如通过箭头表示那样。
为了生成经验模型，现在不仅使用唯一的发动机的所测得的数据，而且所有三个发动机1、2、3。这意味着，在使用多项式模型方程时，借助所有三个发动机的测量数据确定多项式的系数。
这样发现的经验模型的模型质量参照各个发动机的测量数据在图11中示出。因为所开发的经验模型覆盖所有三个发动机，所以模型质量在发动机的每个单独的发动机方面不同，从测量的各个数据云相对于各个发动机1、2、3的位置和扩展(阴影面积)如何形成。总之，在此情况下得到0.75的测定系数。
对于根据本发明的优选由多个物理模型和经验模型构成的燃烧模型，经验模型中的几个经验模型仅达到相对低的模型质量，如在图11中得到的那样。这原因尤其在于，在经验模型的一般模型形成中，物理效应如例如在喷射射束与活塞碗之间的发动机特定的相互作用亦或喷射特性根据喷孔几何形状通过一般模型并不能充分加以考虑。在正常情况下也不可以通过附加的物理模型约束相关性。
然而在用于所有三个发动机1、2、3的运行区间的经验模型的本示例中，可以通过如下方式提高模型质量：引入设定参数ep如上面参照等式(ii)所示的那样。设定参数ep在多项式模型方程中获得各自的系数。在执行用于确定系数的补偿计算时，也将属于设定参数ep的系数针对所有三个发动机1、2、3确定到值上并且同时针对每个发动机1、2、3确定设定参数ep的值，其确保相应的发动机的测量值与经验模型的尽可能好的一致性。
在至各个发动机1、2、3的数据云的所测得的值与经验子模型之间的一致性根据具有设定参数的模型形成在图12中示出。现在，达到在测量与模型之间的0.97的测定系数，这代表非常好的模型质量。
通过引入设定参数不仅可以改善等值图表中的相应的测量点部分的位置，如在图12中变得清楚的那样，而且对等值图表中的测量点的控制也可以关于相应的经验模型被降低，如通过两个双箭头表示(较长的双箭头对应于图11中在无关于发动机2的设定参数情况下的散布)。
如果经验模型现在被使用在用于新的未知的发动机x的一般燃烧模型中，对于该发动机还未测量属于与发动机1、2、3相同类型的运行区间，则相应的经验模型仅仅可以通过设定参数ep的匹配与未知的发动机x匹配。
在根据本发明的用于柴油发动机的燃烧模型中，这尤其是用于多变指数的、点火延迟的、燃烧中心的和模型功率的经验模型。
设定参数ep的确定首先可以基于开发工程师的经验值进行。为了精确地确定设定参数ep，然而必须对未知的发动机x测量至少一个工作点。基于至少一个工作点与借助一般燃烧模型计算的值的比较，可以确定各个经验模型的设定参数ep。
如果确定设定参数ep，为新的、未知的发动机x提供发动机特定的燃烧模型，与该发动机特定的燃烧模型实现非常高的一致性，用以实际运行，如可借助图16和图17所示。
在图13中示例性地示出了用于点火延迟的经验模型的所谓的相互作用图表。相互作用图表在此说明各个输入变量的或输入经验模型的输入参数的作用方向。这样的相互作用图表尤其可以在可信度评估的情况下用于基于专有技术对模型质量进行评估。
如从图13所示的示例中得知的那样，点火延迟与设定参数之间的相关性在此情况下是第二直线的弯曲的函数。但对于各个发动机1、2、3、x，相应的经验模型的设定参数仅一次被选择并且在相应的发动机的整个运行区间保持恒定。
参照图14示出了在多项式模型中恒定的偏置值c的影响与根据本发明的发动机特定的设定参数之间的差别。图14也如图12基于图11的等值图表。发动机1、2、3的测量点分布的各个数据云因针对每个发动机的恒定偏置值的引入会移动。因为发动机的各个分布的位置在等值图表中已改善，所以测定系数尽管略微增加，但始终还处于模型质量的不令人满意的区间中。尤其是，通过将偏置值引入多项式模型方程中不能实现在等值图表中的散布的减小。这样，关于图14中的发动机2的分布云的宽度与图11中的宽度相同。
用于按照根据本发明的方法仿真整个类型的内燃机的一般燃烧模型的使用因此通过简单地引入偏置值或校正因数是不可行的。
如在图15中所示的那样，在生成构成根据本发明的基础的燃烧模型时，基本上按相反的顺序进行，各个子模型彼此间的相关性按所述顺序给出，即沿着在各个子模型之间的信息流的相反方向，如其例如在图4中所示。因此，在如下模型中开始模型生成，所述模型提供所期望的输出量，并且添加多个模型，直至可以由现有的或预设的输入量确定所期望的输出变量。
在用于柴油发动机的模型生成的流程的在图15中所示的实施例中，一方面计算所指示的高压功率和壁热损耗而另一方面计算氮氧化物排放和峰值压力。由此得到，用于燃烧中心的、点火延迟和压缩比或多变指数的模型以及其他可能的物理模型是必需的，以便根据在正常情况下由控制装置提供的输入变量能够执行仿真。
在下文中，与空气路径模型和废气后处理模型组合地借助图16和图17阐述了用于确定参数的本发明的应用示例，所述参数表征在越野发动机(nrtc)的瞬态测试循环中内燃机的运行。
瞬态发动机特性关于热力学变量以及排放的知识是很重要的，以便在开发的早期阶段中能够尝试方案或确定最佳的运行策略。在所示的示例中，在应用根据本发明的方法的情况下尝试在不同的负荷曲线情况下工业发动机的柴油颗粒过滤器(dpf)再生区间并且进一步优化运行策略。
在第一步骤中，根据越野发动机(nrtc)的立法的瞬态测试循环验证根据本发明的方法。发动机模型以软件控制装置运行，在软件控制装置中模拟了实际控制装置的最重要的功能。虚拟的控制装置的调节器在此调节为使得虚拟发动机的瞬态特性对应于实际发动机的瞬态特性。在这种模型应用中指的是回路中的模型(mil)。在第二步骤中，工业发动机在测试台上的实际运行中曾经受nrtc循环。
除了利用根据本发明的方法确定的值(b)之外，在图16中归一化地示出了转速、转矩和空气质量的所测得的瞬态曲线。附加地示出了涡轮机上游的温度、氮氧化物排放和在瞬态运行中的烟尘排放。借助根据本发明的方法所确定的曲线与所测得的曲线除了小的偏差之外相一致。
图17示出了瞬态排放测试的循环结果的相对比较。可看到的是，nox、烟尘和燃料消耗的循环结果的偏差明显小于10％。因此，根据本发明的方法良好地适于优化内燃机，而不必利用实际要优化的工程装置执行测试。
尤其是，利用根据本发明的方法和设备也可以在中间级或步骤中进行优化，其中在测试台上的测量与借助根据本发明的方法的优化并行。以此方式可以确保，处理过的经验模型离实际情况并不遥远。优选地，经验模型可以在中间步骤中也可以改变并且与实际测量匹配。
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