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一个好问题的革命:​漫谈发动机热力循环

撰文:徐鸿鹄 | 排版:王晓峰 | 校审:王晓峰

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人说,只有热力学才是永恒的真理。


热力学第二定律作为宇宙第一定律,至今仍然金身不破。


比起热力学来,其它的数学理论,甚至物理定律都不能算作永恒真理,它们都是人类的片面总结。可见,热力学是多么的深刻和重要。

内燃机的诞生就是热力学理论的最高杰作之一,这告诉了我们两点:


1.即使是最复杂的现象也是由最简单的规则控制的。

2.世间万物都需要额外的能量来维持自身,无一例外。

 

如果追溯内燃机的诞生,我们就会有所洞察。


蒸汽机推动的轮船在18世纪中叶就出现了,并引发了船舶动力的第三次革命,但当时的人们对蒸汽机背后的基础理论还存在误解,更不要提优化它的性能了。蒸汽机一直被诟病体积大,功率小,效率低。


帕潘萨弗里纽科门瓦特,从冷凝器活塞行星齿轮调速器节气阀连杆机构,英国工程师们一直在对蒸汽机做各种结构上的优化,并期望提高它的热效率,但却收效甚微。



直到1824年,一篇划时代的技术论文「Reflections on the Motive Power of Fire」发表了。在这篇论文中,热力循环的概念被提出——它的始作俑者就是卡诺,这部著作随即成为了优化蒸汽机设计的圣经。



卡诺热力循环的诞生


么,什么是热力循环呢?


热力循环只是一个思维的成果,为了理解这个概念,我们首先要了解它诞生的过程。

 

卡诺的思考方式与工程师们的想法迥异,因为他首先是一名物理学家

此外他也是一名法国人,必然带有些许的理想主义精神。

 

物理和理想主义的碰撞,就是“理想热机”的雏形了

 

理想热机的想法来自于一个根本性的问题:是什么决定了引擎能量转换的效率呢?

卡诺就是人类历史上第一个深入思考这个问题的人。

 

我们知道,引擎的作用是将热能转换为所需类型的机械能(做功)。

 

而卡诺的关注点有两个:


1.首先是“温度差”:没有温度差,热传递就不会发生,热机就无法工作。

卡诺进一步思考认为:只有全部的热量转移都被用来做功,这才是热机的理想形态——没有任何能量的浪费。

 

2.第二个关注点,如果材料不改变温度,只是体积发生变化,热量的传递也会发生。这被称为绝热传递卡诺认为:如果绝热传递可行,不通过热传递也可以制造能量。

 

更关键的是,有了以上两个假设,从逻辑出发就可以构建出热机的效率模型,即热力循环更具体地说则是:卡诺循环


从物理的本性出发,卡诺观察并思考热量的本质,并借助了高低温热容器的思想实验来说明了什么是卡诺循环。


其思想实验的核心就是一台空气引擎由气缸,空气,活塞组成:



卡诺循环分为四个过程:

1.等温膨胀:系统从高温热源吸收能量;

2.绝热膨胀:系统温度从高降低;

3.等温压缩:系统把热量释放给低温热源;

4.绝热压缩:系统温度从低升高


理想的热机循环里,我们要留意几个细节:


温度差是由高低温容器交替实现的,这是理想热机第一个假设

活塞必须缓慢移动,以确保等温过程中没有热量的传递。而在绝热过程中,气体压缩温度升高,气体膨胀温度降低,实现能量的转移。这是理想热机第二个假设


 

通过卡诺循环,热能就可以转化为机械能。


于是,下一个问题也接踵而至:热能和机械能是什么关系呢?

 

这就要深入了解微观世界了。

事实上,这个问题直到卡诺之后的19世纪中叶才被了解,在20世纪机理才被证实。

答案就是:热量,温度和压力都是由于分子运动产生的。

 

随着热力学的发展,人类逐渐认识到:温度的本质,是量化的平均分子动能。换句话说,微观的分子运动决定了最终的发动机的效率,发动机的能量损失等等。

 


这个公式将力学(动能)与热力学(绝对温度)联系起来。

T代表了绝对温度,k代表波尔兹曼常量,而这个常量不受气体温度,密度,压力,数量,类型的影响。

 

波尔兹曼常量就是沟通力学和热力学的桥梁。

 

此外,我们还发现,压力——则是分子移动的平均力。它代表了移动分子的施力平均值。分子在平衡状态下,各向压力是完全一致的。

有了以上认知上的进步,我们就能更进一步,将卡诺循环进一步发展,直至发展出现代的汽车发动机。卡诺循环当之无愧地成为了后续引擎开发的一座理论灯塔。

 

只可惜,卡诺并没有将他的理论公式化,就英年早逝了,完成这项工作的,是英国工程师威廉·汤普森。

 

 

按照这个公式,卡诺热机的效率只由两个热容器的温度决定,恒小于1。

 

卡诺热机模型的意义非常重大:

 

卡诺热机对发动机的设计做出了高度的抽象,为向理想热机进化提高效率指明了方向:


擎的效率与引擎的结构,空气,蒸汽,或其他派生物都无关。

跟效率有关的重要组件只有:高温热容器,低温热容器,活塞,气缸。

 

 

 

正是由于卡诺在理论上的贡献,让人类找到了发动机工学的奥秘。

卡诺被后世称作热力学和统计物理学的奠基人就不足为奇了。



奥托和迪塞尔的遗产


卡诺循环为基础,站在巨人的肩膀上,热力学的理论进步带来了更贴近实际的发动机设计蓝图。奥托循环狄赛尔循环就是最经典的两个代表。


它们如今都是标准的工业设计,我们先来看奥托循环吧:

 

 

卡诺循环等温绝热不同奥托循环定容加热的理想热力循环。

1876年由德国的工程师尼古拉斯·奥托发明。


现代汽车和卡车等使用的内燃机大多都是采用奥托循环设计的。



奥托循环也有四个过程,将卡诺循环的等温过程换成等容,我们就得到了:

1.绝热压缩;

2.等容积吸热;

3.绝热膨胀;

4.等容积放热。

其中2和4代表不改变气缸体积条件下工质在气缸内加热和冷却。

 

奥托循环也是理想化的循环,认为循环由绝热,等容过程组成,并且系统的组成,性质和质量都保持不变。


然而实际上因为发生了燃烧和爆炸,系统的组成和性质必然发生变化,因此实际汽油发动机的效率要比奥托理想循环的效率低很多。


 

尽管奥托循环引擎的设计有很多变体,但只有压缩比热容比,才决定了引擎的理论效率。

 

实际上,在奥托循环当中,第2和第4个过程当中无法做到完全的温度平衡——因为奥托循环没有等温变化。于是,必然会导致部分热量被热机浪费掉,因此奥托循环的效率要比卡诺循环低。

 

你也许还听说过阿特金森循环米勒循环等等。

其实它们都是奥托循环的一种,只是把绝热过程加长,缩短等容排热的过程

 

 

阿特金森循环米勒循环当中,活塞的行程会更长,从而延长绝热的过程。这可以充分地利用燃油的能量,提升经济性。

但也有明显的缺点:限制了转速的升高,加速性能也变差

 

阿特金森/米勒循环发动机这种充分利用能源的特点,故被各种节油的混合动力车型看中,它们并不在乎低速的“不在状态”和高速的“不中用”,可以在在油耗最优异的转速运转,用电动机的大扭矩弥补动力的缺陷。

 

好,了解了奥托循环,我们再来看迪塞尔循环



狄塞尔循环,也分为四个过程:

1.绝热压缩

2.等压加热

3.绝热膨胀

4.等容排热


奥托循环相比,迪塞尔循环的最大意义在于,燃料的燃烧不是靠火花点燃,而是靠压燃。


因此,狄塞尔(Diesel)循环又称为定压加热循环。狄塞尔循环是由两个绝热过程和一个等压过程和一个等容过程构成的。最典型的四冲程柴油机采用的就是狄塞尔循环。


 

研究显示(见下面公式),影响狄塞尔循环效率的有三个因素:


  1. 压缩比(compression ratio)

  2. 热容比(ratio of specific heat)

  3. 定压膨胀比(cut-off ratio)




提出一个好问题


论卡诺循环,奥托循环还是迪塞尔循环。


实践当中完全符合理论的要求,永远让活塞缓慢地移动并不现实,很难产生实用的价值。


但理论却给我们指明了工程上优化的出路,热力循环的研究可以明确地告诉我们:谁是发动机效率的敌人——没错,就是那些无法在热力循环里反复利用的,被浪费掉的能源。

 

 

湍流摩擦噪声导热 — 它们都是效率的敌人。

在现实世界里,当活塞快速运行时,这些能量都会被耗散掉(不可重复利用)

 

优化发动机的设计的过程,就是不断减少耗散能量的过程。

利用一切手段,让气缸和活塞更好地绝热,减少摩擦和振动都是工程学上的挑战。

 

最后,我们还要说明,热力学循环没有最优解,只有最适合。

这就像是一座动物园:


除了我们提到的理想热机卡诺循环,汽油机的奥托循环,混动系统常用的阿特金森循环米勒循环,柴油机的狄赛尔循环外,还有火力发电里的朗肯循环,航空发动机里的布莱顿循环等等


这么多的现代产物,都源自卡诺不遗余力的思考。

是什么决定了引擎能量转换的效率呢?

卡诺的故事告诉了我们,如何提出一个好问题并通过思考获得创造和进步。


一个好问题不能被立即回答

一个好问题挑战现存的答案

一个好问题与能否得到正确答案无关

一个好问题出现时,一听见就特想回答,但在问题提出前不知道自己对此很关心

一个好问题重新构造自己的答案

一个好问题是探索、设想、猜测,带来差异和分歧

一个好问题处于已知和未知的边缘,既不愚蠢也不显而易见

一个好问题不能被预测

一个好问题是机器将要学会的最后一样东西

一个好问题能生成许多其他的好问题

一个好问题的存在,本身就是人类不断探索的最佳见证。




特邀撰稿:徐鸿鹄

作者微信:honghu967935


作者简介:最终的分析中,所有的知识皆为历史;抽象的意义下,所有的科学皆为数学;理性的世界里,所有的判断皆为统计。小步快跑,持续增值,拥抱偶然,抱团协同,抵制焦虑,相信未来


 

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About The Author
徐鸿鹄
机械工程自动化工学学士 现就职于某德国顶级汽车供应商,负责电动助力转向系统应用项目的开发与管理。三年产品设计,八年技术项目管理经验。机器人和无人车领域两年机器学习算法实战经验,重点研究领域:底盘和无人车控制技术,功能安全。喜爱推理和写作,关注物理学(量子引力),统计学和科学哲学,乐于使用物理学思维和工具解决工科的问题。
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