Verfahren zur echtzeitfähigen Simulation dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Schadstoffe von Ottomotoren

Im Rahmen dieser Arbeit werden Modellbildungsverfahren zur echtzeitfähigen Simulation wichtiger Schadstoffkomponenten im Abgasstrom von Verbrennungsmotoren vorgestellt. Es wird ein ganzheitlicher Entwicklungsablauf dargestellt, dessen einzelne Schritte, beginnend bei der Ver-suchsplanung über die Erstellung einer geeigneten Modellstruktur bis hin zur Modellvalidierung, detailliert beschrieben werden. Diese Methoden werden zur Nachbildung der dynamischen Emissi-onsverläufe relevanter Schadstoffe des Ottomotors angewendet. Die abgeleiteten Emissionsmodelle dienen zusammen mit einer Gesamtmotorsimulation zur Optimierung von Betriebstrategien in Hybridfahrzeugen. Im ersten Abschnitt der Arbeit wird eine systematische Vorgehensweise zur Planung und Erstellung von komplexen, dynamischen und echtzeitfähigen Modellstrukturen aufgezeigt. Es beginnt mit einer physikalisch motivierten Strukturierung, die eine geeignete Unterteilung eines Prozessmodells in einzelne überschaubare Elemente vorsieht. Diese Teilmodelle werden dann, jeweils ausgehend von einem möglichst einfachen nominalen Modellkern, schrittweise erweitert und ermöglichen zum Abschluss eine robuste Nachbildung auch komplexen, dynamischen Verhaltens bei hinreichender Genauigkeit. Da einige Teilmodelle als neuronale Netze realisiert werden, wurde eigens ein Verfah-ren zur sogenannten diskreten evidenten Interpolation (DEI) entwickelt, das beim Training einge-setzt, und bei minimaler Messdatenanzahl ein plausibles, also evidentes Verhalten experimenteller Modelle sicherstellen kann. Zum Abgleich der einzelnen Teilmodelle wurden statistische Versuchs-pläne erstellt, die sowohl mit klassischen DoE-Methoden als auch mittels einer iterativen Versuchs-planung (iDoE ) generiert wurden. Im zweiten Teil der Arbeit werden, nach Ermittlung der wichtigsten Einflussparameter, die Model-strukturen zur Nachbildung dynamischer Emissionsverläufe ausgewählter Abgaskomponenten vor-gestellt, wie unverbrannte Kohlenwasserstoffe (HC), Stickstoffmonoxid (NO) sowie Kohlenmono-xid (CO). Die vorgestellten Simulationsmodelle bilden die Schadstoffkonzentrationen eines Ver-brennungsmotors im Kaltstart sowie in der anschließenden Warmlaufphase in Echtzeit nach. Im Vergleich zur obligatorischen Nachbildung des stationären Verhaltens wird hier auch das dynami-sche Verhalten des Verbrennungsmotors in transienten Betriebsphasen ausreichend korrekt darge-stellt. Eine konsequente Anwendung der im ersten Teil der Arbeit vorgestellten Methodik erlaubt, trotz einer Vielzahl von Prozesseinflussgrößen, auch hier eine hohe Simulationsqualität und Ro-bustheit. Die Modelle der Schadstoffemissionen, eingebettet in das dynamische Gesamtmodell eines Ver-brennungsmotors, werden zur Ableitung einer optimalen Betriebsstrategie im Hybridfahrzeug ein-gesetzt. Zur Lösung solcher Optimierungsaufgaben bieten sich modellbasierte Verfahren in beson-derer Weise an, wobei insbesondere unter Verwendung dynamischer als auch kaltstartfähiger Mo-delle und der damit verbundenen Realitätsnähe eine hohe Ausgabequalität erreicht werden kann.

Metallische Nanopartikel auf Quarz

This work presents the developement of an chemically stable and easy to produce in situ sensor for fast and reliable detection of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) in low nanomolar concentrations. Metallic nanoparticles on dielectric substrates werde used for the rst time with surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) in combination with shifted excitation Raman difference spectroscopy (SERDS). The preparation of the metallic nanoparticle ensembles with Volmer-Webergrowth is described first. The nanoparticles are characterized with both, optical spectroscopy and atomic force microscopy. The morphological properties of the nanoparticle ensembles are de ned by the mean axial ratio (a/b) and the mean equivalent radius (R Äq), respectively. The prepared and characterized nanoparticles were then used for intensive Raman spectroscopy measurements. Two sophisticated diode laser systems were used in cooperation with the TU Berlin, to carry out these experiments. The first step was to establish the ideal combination of excitation wavelength of the diode laser and the maximum of the surface plasmon resonance of the nanoparticle ensembles. From these results it was deduced, that for an optimum Raman signal the plasmon resonance maximum of the nanoparticle ensemble has to be red-shifted a few nanometeres in respect to the excitation wavelength. Different PAHs werde detected in concentrations of only 2 and 0.5 nmol/, respectively. Furthermore, the obtained results show an excellent reproducability. In addition the time dependence of the Raman signal intensity was investigated. The results of these measurements show, that only 2 minutes after placing the substrates in the molecular solution, a detectable Raman signal was generated. The maximum Raman signal, i.e. the time in which the molecular adsorption process is finished, was determined to about 10 minutes. In summary it was shown, that the used metallic nanoparticle ensembles are highly usable as substrates for SERS in combination with SERDS to detect PAHs in low nanomolar concentrations.