Mit der Einführung der Euro 6 Abgasnorm in Europa werden ab 2014 für Fahrzeuge mit Dieselmotor strenge Emissionsgrenzwerte gefordert. Die Einhaltung der Obergrenzen soll während der ersten fünf Jahre bzw. 100000 km sichergestellt werden. Eine Sensorik zur On-Board-Diagnose (OBD) der Rußkonzentration im Abgas muss die Punktion des Dieselpartikelfilters überwachen. In dieser Arbeit wird ein Sensor mit einem resistiven Messprinzip als potenzieller OBD-Sensor numerisch und experimentell untersucht. Die Funktionsweise dieses Sensors sieht vor, Rußpartikel aus dem Abgas auf Elektroden zur Abscheidung zu bringen. Anschließend wird ein Stromsignal über die abgeschiedenen Rußpartikel gemessen und zur Bestimmung der Konzentration verwendet. Zur numerischen Untersuchung wird eine Software entwickelt, die es ermöglicht das Messprinzip des Sensors abzubilden und zu untersuchen. Das im plementierte Modell basiert auf der Lattice-Boltzmann-Methode für thermische Strömungen. Ergänzt wird es durch eine Betrachtung der elektrostatischen Felder und einem Lagrangeschen Ansatz für den Transport der Rußpartikel. Von entscheidender Bedeutung für die Punktion des Sensors ist die Abscheidung der Rußpartikel. Sie wird auf drei Längenskalen modelliert, um den gesamten Prozess darzustellen. Aus den Simulationsergebnissen der Rußabscheidung wird ein Ansatz formuliert, um die Sensorempfindlichkeit zu bestimmen. Experimentell wird der Sensor in einem Messestand unter wohl definierten Laborbedingungen untersucht. Dabei wird der Einfluss der Partikelgrößen Verteilung, der Temperatur, der Elektrodenspannung und der Strömungsgeschwindigkeit bestimmt. Anhand der Messergebnisse wird das Modell für die Sensorempfindlichkeit überprüft. Mit dem Modell zur Bestimmung der Sensorempfindlichkeit wird anschließend der Partikelsensor in einem Neuen Europäischen Fahrzyklus (NEFZ) untersucht. Die einzelnen Abschnitte des Zyklus werden getrennt voneinander simuliert und ihr Beitrag zur Empfindlichkeit im gesamten Zyklus bewertet.

    Prom 2014 the EURO 6 exhaust gas norm demands strict emission limit values for vehicles with a diesel engine in Europe. The compliance with the limits has to be assured during the first five years or 100000 km. A sensor system for the on board diagnostics (OBD) of the soot concentration in the exhaust gas has to monitor the particle filter. A potential OBD-sensor is investigated numerically and experimentally in this work. It is based on a resistive measuring principle. Soot particles from the exhaust gas are deposited on electrodes. An electric current across the deposited particles is measured and afterwards used to determine the soot concentration. A software is developed to represent and investigate numerically the measuring principle. The implemented model is based on the Lattice-Boltztnann-Method for thermal flows. Furthermore, the model includes the electrostatic fields and a Lagrangian particle-tracking for the transport of the soot particles. The particle deposition is a key aspect of the sensor function. It is modelled on three length-scales to represent the entire process. Using the simulation results a model for the sensor sensitivity is formulated. The sensor is experimentally investigated in a measurement setup at well defined conditions. The influence of the particle size distribution, the temperature, the electrode voltage and the flow velocity is determined. The measurements are used for the validation of the model for the sensor sensitivity. Afterwards the model for the sensor sensitivity is applied to the sensor within a New European Driving Cycle (NEFZ). The different parts of the cycle axe independently simulated and their contribution to the sensitivity within the entire cycle is determined.


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    Titel :

    Numerische und experimentelle Untersuchung der Rußabscheidung an Partikelsensoren im Dieselabgasstrang


    Beteiligte:

    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    2011


    Format / Umfang :

    209 Seiten, Bilder, Tabellen, 110 Quellen



    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Print


    Sprache :

    Deutsch