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Autore: G. Ferrara, L. Ferrari, A. Varrocchi

Collana: CA - 61 - Perugia 2006

Note:
Il progetto e l’ottimizzazione dei sistemi di aspirazione e scarico e della fasatura delle valvole sono punti cruciali nello sviluppo dei motori aspirati. Allo stato attuale la simulazione numerica è uno strumento in grado di garantire un supporto fondamentale in questo tipo di attività. Sfortunatamente eseguire l’ottimizzazione delle prestazioni di un motore, anche solo agendo su pochi parametri, richiede un notevole sforzo in termini di tempo e risorse ingegneristiche, anche nel caso di motori di architettura relativamente semplice.
Stimolati da tale problematica gli autori hanno sviluppato una procedura di ottimizzazione così concepita: l’utilizzo di un codice di simulazione monodimensionale consente, attraverso l’esecuzione di un numero limitato di run, l’”educazione” di una rete neurale attraverso cui si caratterizza il funzionamento del motore, in termini di curva di coppia, per diverse variazione di alcuni parametri di input (ad esempio alcune caratteristiche della geometria di aspirazione e scarico o dei diagrammi di alzata delle valvole). Un algoritmo genetico di ottimizzazione viene quindi fatto lavorare sulla rete neurale per eseguire l’ottimizzazione multi-parametro delle prestazione del motore. La configurazione di dati di input così ottenuta viene quindi riverificata rilanciando il modello 1D.
In via preliminare tale metodologia è stata applicata alla ricerca delle migliori fasature delle valvole su un motore monocilindrico 4T per applicazioni su motocicli da fuoristrada. In questo articolo viene quindi presentata e analizzata la metodologia di ottimizzazione e vengono mostrati i risultati preliminari ottenuti.