Biocombustible y ruido en motores tractores

Abstract

Transport is included among the most important noise sources due to continuous increasing number of vehicles. In order to comply with the European regulations related to both the presence of renewable origin basedfuels and pollution (air and noise) reduction, biodiesel emerges as an excellent alternative. Provided that biodiesel properties are closely correlated with the chemical composition of the raw material used to produce it, this PhD thesis aims to study the effect of the chemical composition on air and noise emissions to find out the “ideal” raw material to produce biodiesel. Moreover, to study the effect of biodiesel on noise emission different models of sound prediction were developed. Finally, the influence of biodiesel chemical composition on sound quality has been assessed. The thesis comprises five chapters. First chapter presents an introduction to the PhD thesis, where the study purpose and objectives are stated and justified. Second chapter focuses on the effect of biodiesel chemical properties on combustion and air and noise emissions. In chapter 3, to predict noise emissions and their relation with the percentage of biodiesel blended with diesel fuel, two ANN-based models considering saturated and monounsaturated fatty acid methyl esters are presented. In addition, several response surface models have been developed to show the relationship between biodiesel chemical properties and noise emission by means of simple models, as well as the trend of the exhaust emissions and noise radiated for different engine operating conditions. Chapter 4 is composed of three evaluations of substitution monopole models for engine noise sound synthesis: the first work is based on Airborne Source Quantification (ASQ) technique, improved by means of regularization strategies. In the second evaluation, a novel model based on Product Unit Neural Networks (PUNN) is proposed and compared to ASQ technique. In the third evaluation, to improve the results achieved with the PUNN-based model, an ensemble of evolutionary Product Unit (PU) and Radial Basis Function (RBF) Neural Networks is suggested. In the fifth chapter, the effect of biodiesel properties on the tractor cabin mock up comfort from the driver’s point of view has been studied. Moreover, several response surface models have been developed to correlate different sound quality metrics with biodiesel chemical properties. Finally, a conclusions section, the proposal of future research lines and the compendium of references used in this PhD thesis are provided.

Una de las principales fuentes de ruido la proporciona el transporte, debido al constante crecimiento del número de vehículos. Para cumplir con los objetivos establecidos por la UE relativos tanto al incremento del uso de energías renovables como a la reducción de emisiones contaminantes (gaseosa y acústica), el biodiésel surge como una excelente alternativa. Puesto que las propiedades del biodiésel están correlacionadas con la composición química de los aceites vegetales empleados, en esta tesis doctoral se ha estudiado el efecto de aquélla sobre las emisiones, con el objeto de encontrar la composición ideal para producir biodiésel. Además, se han desarrollado distintos modelos de predicción de ruido para comprobar el efecto del incremento del porcentaje de biodiésel en mezclas con gasóleo sobre el ruido emitido. La influencia de la composición química sobre la calidad del sonido también se ha analizado. De este modo, la tesis se compone de cinco capítulos. El primer capítulo presenta una introducción de la tesis doctoral, donde se muestran, justificadamente, los objetivos a alcanzar. El segundo capítulo estudia el efecto de la composición química del biodiésel sobre las emisiones contaminantes y el ruido emitido. En el capítulo tres, se desarrollan dos modelos de predicción de ruido basados en redes neuronales considerando biodiésel o ésteres metílicos de ácidos grasos de dos tipos, con alto grado de saturación y monoinsaturados. Además, se proponen varios modelos de predicción de ruido basados en propiedades y emisiones contaminantes del biodiésel. El capítulo cuatro se compone de la evaluación de modelos de fuentes de ruido en vehículos mediante distintas técnicas: primero por el método de cuantificación de fuentes aéreas (Airborne Source Quantification (ASQ)) con estrategias de regularización. La segunda técnica propuesta se basa en el empleo de redes neuronales para altas frecuencias y ASQ para bajas y medias frecuencias, siguiendo el comportamiento del sistema. Finalmente, en la tercera evaluación, se propone una mejora del método previo mediante la fusión de dos métodos de redes neuronales artificiales basados en Unidades Producto Evolutivas y Funciones de Base Radial. En el capítulo cinco, se estudia el efecto de las propiedades del biodiésel en el confort de la cabina de un tractor, desde el punto de vista del conductor. Este estudio se acompaña del desarrollo de modelos de predicción de parámetros de calidad del sonido, sonoridad (loudness) y aspereza (roughness), basados en propiedades del biodiésel. Finalmente, se ha incluido una sección de conclusiones generales, futuras líneas de investigación y un compendio de las referencias empleadas en esta tesis doctoral.