Identification of Large-Scale Structure Fluctuations in IC Engines using POD-Based Conditional Averaging

Identification de fluctuations de structure aux grandes échelles dans les moteurs à combustion interne utilisant des moyennes conditionnelles basées sur la POD

Chair of Numerical Thermo-Fluid Dynamics, TU Bergakademie Freiberg, Fuchsmühlenweg 9, 09599 Freiberg – Germany
e-mail: stefan.buhl@iec.tu-freiberg.de

^* Corresponding author

Abstract

Cycle-to-Cycle Variations (CCV) in IC engines is a well-known phenomenon and the definition and quantification is well-established for global quantities such as the mean pressure. On the other hand, the definition of CCV for local quantities, e.g. the velocity or the mixture distribution, is less straightforward. This paper proposes a new method to identify and calculate cyclic variations of the flow field in IC engines emphasizing the different contributions from large-scale energetic (coherent) structures, identified by a combination of Proper Orthogonal Decomposition (POD) and conditional averaging, and small-scale fluctuations. Suitable subsets required for the conditional averaging are derived from combinations of the the POD coefficients of the second and third mode. Within each subset, the velocity is averaged and these averages are compared to the ensemble-averaged velocity field, which is based on all cycles. The resulting difference of the subset-average and the global-average is identified as a cyclic fluctuation of the coherent structures. Then, within each subset, remaining fluctuations are obtained from the difference between the instantaneous fields and the corresponding subset average. The proposed methodology is tested for two data sets obtained from scale resolving engine simulations. For the first test case, the numerical database consists of 208 independent samples of a simplified engine geometry. For the second case, 120 cycles for the well-established Transparent Combustion Chamber (TCC) benchmark engine are considered. For both applications, the suitability of the method to identify the two contributions to CCV is discussed and the results are directly linked to the observed flow field structures.

Résumé

Les variations cycle à cycle (VCC) dans les moteurs à combustion interne sont un phénomène bien connu, et leur définition et quantification sont bien établies pour des quantités globales telles que la pression moyenne. Toutefois, la définition des VCC pour des quantités locales, par exemple la vitesse ou le mélange, est moins simple. Le présent article propose une nouvelle méthode visant à identifier et à calculer des variations cycliques de l’écoulement dans les moteurs à combustion interne, en mettant l’accent sur les différentes contributions provenant de structures énergétiques aux grandes échelles (cohérentes), identifiées en combinant la détermination d’une moyenne conditionnelle et par décomposition orthogonale aux valeurs propres (Proper Orthogonal Decomposition, POD) et de fluctuations aux petites échelles. Des sous-ensembles adaptés requis pour l’établissement d’une moyenne conditionnelle sont tirés de la combinaison de coefficients POD des second et troisième modes. Dans chaque sous-ensemble, la vitesse est moyennée et ces moyennes sont comparées à la moyenne d’ensemble du champ de vitesse basée sur l’ensemble des cycles. La différence résultante entre la moyenne du sous-ensemble et la moyenne globale est identifiée comme une fluctuation cyclique des structures cohérentes. Ensuite, dans chaque sous-ensemble, les fluctuations résiduelles sont obtenues à partir de la différence entre les champs instantanés et la moyenne correspondante de sous-ensemble. La méthodologie proposée est testée pour deux ensembles de données obtenues à partir de simulations de moteur à résolution d’échelle. Pour le premier cas, la base de données numérique est constituée de 208 réalisations indépendantes pour une géométrie moteur simplifiée. Pour le second cas, 120 cycles pour le moteur de référence à chambre de combustion transparente (Transparent Combustion Chamber, TCC) sont considérés. Pour les deux applications, l’adéquation de la méthodologie permettant d’identifier les deux contributions aux VCC est discutée, et les résultats sont directement reliés aux structures de l’écoulement observé.