APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DFSS PARA ANÁLISE TÉRMICA DO CABEÇOTE DO MOTOR EtorQ 1.6 SOBREALIMENTADO UTILIZANDO UM MODELO CFD 3D
Simulação, CFD (Computational Fluid Dynamics), Star-CCM+, DFSS (Design for Six Sigma), Temperatura do Cabeçote do motor, Otimização.
O atual trabalho tem como objetivo aplicar a metodologia DFSS (Design for Six Sigma) a um estudo térmico do cabeçote de um motor de combustão interna (MCI) comercial. Este estudo visa realizar uma simulação térmica CFD 3D para duas condições do motor, naturalmente aspirado e em seguida sobrealimentado e, a partir disso, comparar a temperatura para saber se o motor sobrealimentado suportaria os esforços térmicos. Depois da obtenção do mapa térmico para ambas condições de trabalho, será aplicado uma otimização na região de pico de temperatura do cabeçote aplicando a metodologia DFSS. As simulações CFD 3D realizadas no trabalho foram obtidas através do software Star-CCM+, ferramenta numérica utilizada para simulação CFD, que permitiu realizar uma simulação CHT (Conjugate Heat Transfer) do motor, por meio da qual é possível calcular o escoamento do fluido da camisa d’água ao mesmo tempo em que as temperaturas dos componentes sólidos do motor são obtidas, e computando também a interação entre os dois domínios. O motor utilizado para estudo foi o EtorQ 1.6 SOHC Flex-Fuel, que através de uma parceria entre UFPE e FCA (Fiat Chrysler Automóveis) obteve-se o CAD do problema. As condições de contorno do sistema foram definidas a partir de pesquisa de trabalhos publicados em periódicos e através de uma simulação termo fluída 1D, que foi apresentada em um de mestrado desenvolvido no PPGEM-UFPE. Os resultados obtidos na simulação do motor sobrealimentado indicam que o cabeçote possui uma região com altas temperaturas, obtendo um aumento de temperatura de 39°C para a condição sobrealimentada. A partir da localização e do valor do pico de temperatura foi possível definir onde a otimização DFSS do sistema irá ocorrer e assim escolher os parâmetros de controle. Foram então definidos oito fatores de controle e a quantidade de variáveis de cada um. Por fim, a otimização permitiu com que o pico de temperatura chegasse a um valor de 14°C inferior que a condição naturalmente aspirada, além de expor outras configurações de parâmetros que permitiu manter a temperatura da condição sobrealimenta inferior da condição naturalmente aspirada.