Computational study of the gas-dynamic approach for noise reduction in the two-stroke engine’s exhaust system

Cover Page

Cite item

Abstract

BACKGROUND: The traditional approach to designing exhaust mufflers relies mainly on energy dissipation. In the gas-dynamic approach, the flow of exhaust gases is equalized by introducing long channels into the muffler to separate impulses and to shift them in time. It is assumed that this ensures noise reduction without generation of significant counterpressure.

AIM: Evaluation of the prospects of the gas-dynamic approach to reducing the noise level of the exhaust system of two-stroke internal combustion engines.

METHODS: The study has a computational and theoretical nature. The study object is the RMZ-551i two-stroke gasoline two-cylinder engine, which exhaust system includes a resonator (ensures gas-dynamic supercharging) and a muffler. The processes in the gas-air circuit of the piston engine were calculated using the 1D model. The noise characteristic was the effective sound pressure at a specified point in the environment, calculated using the 2D model of propagation of disturbances in elastic medium. Initially, the engine parameters and sound pressure level with the stock muffler at full load and close to nominal engine speed were calculated. Then, the structure of the stock muffler was modified by adding a channel between its two chambers. The parameters of the modified muffler were optimized based on the criterion of gas pulsations reduction at the outlet. The noise reduction of the muffler implementing the gas-dynamic approach was evaluated relatively to the stock muffler and expressed in terms of sound pressure levels in dB. The parameters and sound pressure were finally calculated over a wide range of engine speeds.

RESULTS: According to the computational estimation, the optimal implementation of the gas-dynamic approach in the muffler reduces exhaust noise by 7 dB, while engine power decreases by 2.5%. Calculation of the sound pressure level based on the full-load curve showed that at an engine speed of 3000 rpm, the calculated sound pressure exceeds the minimum (99 dB), obtained for the optimally tuned muffler at an engine speed of 5000 rpm, by 8 dB. It is suggested that the gas-dynamic approach with optimization is also applicable for uniform noise reduction over a wide range of engine speeds, with a more complicated design of the exhaust muffler.

CONCLUSION: Theoretical evaluation of the muffler with a tuned channel connecting its two chambers was carried out. The RMZ-551i two-stroke engine with a stock muffler is a basis for comparison. At the optimum point on the full load curve, the exhaust noise was reduced by 7 dB, while the calculated power decrease was insignificant. The authors note the suitability of the methodology for rapid assessments and automated computational optimization of mufflers that utilize wave effects. They also point out the limitations of the models used, which require validation or calibration based on the experimental data. The necessity in the development of applied models of acoustic effects and measuring devices for domestic CAE packages is pointed out as well.

About the authors

Andrei A. Chernousov

Ufa University of Science and Technology

Author for correspondence.
Email: andrei.chernousov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5541-8082
SPIN-code: 2885-6338

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor of the Internal Combustion Engines Department

Russian Federation, Ufa

Rustem D. Enikeev

Ufa University of Science and Technology

Email: rust_en@mail.ru
ORCID iD: 0009-0001-4683-1657
SPIN-code: 8556-3237

Professor, Dr. Sci. (Engineering), Head of the Internal Combustion Engines Department

Russian Federation, Ufa

Reshad Е. Dadashov

Ufa University of Science and Technology

Email: reshad.dadashov85@mail.ru
ORCID iD: 0009-0006-1429-8436
SPIN-code: 1957-4650

Postgraduate at the Internal Combustion Engines Department

Russian Federation, Ufa

References

  1. Balishanskaya LG, Drozdova LF, Ivanov NI. Technicheskaya akustika transportnykh machin. Saint Petersburg: Polytekhnika, 1992. (In Russ). EDN: TQOGNB
  2. Rudoy BP, Vakhitov YR. Snizhenie gazodinamicheskogo shuma tsiklicheskikh i impulsnykh energoustanovok. Ufa: USATU, 2008. (In Russ).
  3. Vakhitov YR, Zagayko SA. Priblizhennyi metod rascheta shuma vypuska DVS. Izvestiya MGTU “MAMI”. 2010;4(1):11–14. (In Russ). doi: 10.17816/2074-0530-69518
  4. Vakhitov YR, Zagayko SA. Priblizhennyi metod rascheta shuma vpuska DVS. Izvestiya MGTU “MAMI”. 2012;6(2):61–64. (In Russ). doi: 10.17816/2074-0530-68429
  5. Rudoy BP, Vakhitov YR, Enikeev RD. Improving engine performance and noise level using the ALBEA simulation technique. Proc. Inst. Mech. Eng. Part D: J. Autom. Eng. 2004;218(12):1447–1453. doi: 10.1243/0954407042707687
  6. Sakurai M. Relation Between Exhaust Pulsating Flow and Radiation Noise: Development of Exhaust Radiation Noise Simulation Technology. SAE Tech. Paper Series. No. 2004-01-0399. 12 p. doi: 10.4271/2004-01-0399
  7. Mann A., Kim M., Neuhierl B., Perot F. et al. Exhaust and Muffler Aeroacoustics Predictions using Lattice Boltzmann Method. SAE Int. J. Passeng. Cars — Mech. Syst. 2015;8(3):1009–1017. doi: 10.4271/2015-01-2314
  8. GT-POWER: Gamma Technologies [Internet] [accessed: 2023 October 03]. Available from: https://www.gtisoft.com/gt-power/
  9. WAVE: Products: Realis Simulation [Internet] [accessed: 2023 October 03]. Available from: https://www.realis-simulation.com/products/wave/
  10. Ошибка! Недопустимый объект гиперссылки.AVL iceSUITE [Internet] [accessed: 2023 October 03]. Available from: https://www.avl.com/avl-icesuite/.
  11. Enikeev RD, Chernousov AA. Proektirovanie i realizacija paketa prikladnykh programm dlya analiza i sinteza slozhnykh tekhnicheskikh obyektov. Vestnik UGATU. 2012;16(5):60–68. (In Russ).
  12. Certificate of state registration of computer program No. 2021666333/ 13.10.2021. Chernousov AA. Programma ALLBEA OPTIM dlya optimizatsii parametrov po geneticheskomu algoritmu. (In Russ). EDN: BODWWN
  13. Miles RN. Physical Approach to Engineering Acoustics. Springer, 2020.
  14. GOST R 52231-2004. Vneshniy shum avtomobiley v ekspluatatsii. Dopustimye urovni i metody izmereniya. Moscow: Standartinform, 2004. (In Russ).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The RMZ-551i engine.

Download (116KB)
3. Fig. 2. The structure of the 1D model of the engine in the ALLBEA.

Download (255KB)
4. Fig. 3. The 3D model of the exhaust system.

Download (90KB)
5. Fig. 4. The scheme of the stock muffler.

Download (19KB)
6. Fig. 5. The scheme of the modified muffler with the extended connecting channel.

Download (31KB)
7. Fig. 6. The 1D submodel of the muffler with the channel connecting two chambers.

Download (78KB)
8. Fig. 7. Values at the outlet of the stock (- - -) and the optimized (––) muffler.

Download (248KB)
9. Fig. 8. Calculated characteristic curves for the engine with the optimized muffler.

Download (202KB)

Copyright (c) 2024 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».