CMCL | 内燃机排放应用
Kinetics 具有化学反应机理处理能力； SRM Engine Suite 可实现内燃机燃烧特性及排放精准仿真预测； MoDS 可实现自动处理数据及建模流程，从而降低对大量实验数据的需求，缩短内燃机研发周期；
CMCL Explorer 为可视化的后处理工具。
CMCL数字工程工作流程（内燃机）
CMCL工作流程的优点之一是拥有不同级别的颗粒物建模功能，可以适用于不同的场景要求：
对于快速周转的商业项目，CMCL工作流程使用Hiroyasu-NageStrickland Constable经验模型，可以提供快速和准确的颗粒物模拟，包括烟尘、PM和PN；
对于更详细的模拟，CMCL拥有基于ODE的断面法和矩量法，可以计算粒径分布；
科研方面，CMCL工作流程提供群体平衡模型，可以用于详细调查颗粒大小分布和TEM图像。
案例1：重型发动机燃烧和排放
本案例为 CMCL Innovations 与卡特彼勒公司的合作项目，CMCL数字工程应用于卡特彼勒C4.4重型压燃柴油机的测量数据，以实现燃烧特性和发动机排放预测。
卡特彼勒收集了相关测量数据，涵盖C4.4发动机的各种工作条件、发动机转速和负荷。在测量数据的基础上，建立详细的物理化学模型，CMCL数字工作流程只应用了30%的数据进行模型校准，剩余70%的数据保留给验证。
校准后的模型能够有效地捕捉到发动机输出排放的趋势，如氮氧化物、uHCs和碳烟。这些模型可以应用于预测新工作条件下的燃烧特性和发动机排放。基于CMCL数字工程工作流程，卡特彼勒在发动机研发过程中能够降低对大量实验数据的需求，节省开发成本，缩短开发周期。
案例2：23纳米以下颗粒物建模
将代用模型与校准的模型和测量数据进行拟合，可以评估车辆级瞬态模拟中的尾气排放。在这个项目中，采用CMCL数字工程工作流程还得到多缸发动机23纳米以下的PN尾气排放数据，随后用代用模型进行了拟合，并与GT结合进行车辆级瞬态模拟。
CMCL数字工程工作流程还可以应用于化工领域颗粒物的模拟，相关案例下期分享，敬请关注。
