Figure 1에 실험장치의 개략도를 나타내었다. 실험에 사용한 기관은 현대자동차㈜ 제작의 D4EA이며 Table 1에 기관사양에 대해서 상세하게 나타내었다. MOTOHAWK사의 MOTOTRON을 이용하여 컴퓨터와 ECU 및 인젝터 드라이버를 연결해서 연료분사시기(IT), 커먼레일압력(Pcr), 쓰로틀 포지션(TP), 다단분사(MPI), 가변용적 터보차저(VGT), 배기가스재순환(EGR)의 6 가지 인자를 실시간 제어할 수 있도록 구축하였다. 운전부하는 환웅(주) 제작의 와전류식 동력계 HE-130을 이용하여 조정하였다. 연소압력 측정은 Kistler사의 6052C를 각각 사용하였고, 720p/r의 로터리 엔코더를 이용하여 크랭크각 0.5˚간격으로 압력을 취득하였다. 배기가스분석기는 EUROTRON사의 GreenLine MK2를 이용하여 질소산화물(NOx)의 농도를 실시간 계측할 수 있도록 구축하였다. 또 전자저울을 이용하여 5분간의 연료소비량을 계측하였고 냉각수와 윤활유 등 각종 온도를 K type 열전대를 사용하여 계측하였다.

Figure 1: 
Schematic diagram of experimental equipment

불명확한 현황을 파악하기 위한 실험을 설계함에 있어 요인배치법은 주효과와 교호작용의 효과를 모두 평가할 수 있는 장점이 있다. Table 2에 나타낸 것처럼 실시간 제어가 가능한 6인자 - 분사시기(IT), 커먼레일압력(Pcr), 쓰로틀 포지션(TP), 다단분사(MPI), 가변터보차저(VGT), 배기가스재순환(EGR) - 를 각 부하별로 2수준으로 구별하여 실험을 실시하였다. 반응치는 연료소비율(SFC), 도시평균유효압력 변동계수(COVimep), NOx로 선정하였다. 본 연구에서는 1/2 부분요인배치법을 적용하여 32번의 실험으로 각 인자들의 주효과와 교호작용에 대해서 살펴보았다. 자세한 각 인자의 수준을 Table 2에 나타내었고 신뢰성을 높이기 위해서 3회의 반복실험을 실시하였다. 본 연구에서는 고부하에서는 선택할 수 있는 인자의 수준 폭이 작고 엔진 메이커로부터 적절한 인자의 수준에 대한 자료를 얻지 못하였기 때문에 비교적 실험 부담이 작은 25%, 50% 부하에서 실험을 실행하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 주로 엔진이 사용되는 75%와 100%와 같은 고부하에서 실험을 실시할 예정이다.

실험결과로부터 분산분석에 의해 주효과와 교호작용이 유의한지를 살펴보았다. 각 부하별 반응치에 대한 인자들의 유의확율(P value)은 소수점 3째자리까지 0을 나타내었다. 이는 3회 반복실험을 하였기 때문으로 상당히 높은 신뢰를 주고 있다.

Figure 3에 각 인자들의 SFC에 대한 주효과를 나타내었다. 부하에 관계없이 1수준에서 2수준으로 변할 때약 4g/kWh가 변했다. 반면 Pcr의 경우 25% 부하에서는 약 4.5g/kWh 변하였으나 50%에서는 2g/kWh로 주효과의 크기가 줄어들었다. 이는 부하가 커질수록 연소실 분위기 온도가 높아 고압분사의 효과가 작아지기 때문인 것으로 사료된다. MPI와 EGR의 경우는 25%와 50%의 효과가 반대로 나타났고 VGT의 경우는 50%에서 더 크게 나타났다.

Figure 3: 
Main effect of each factors on SFC

Figure 4에 각 인자들의 COVimep에 대한 주효과를 나타내었다. IT와 MPI는 부하에 관계없이 수준이 커질수록 COVimep도 커졌다. Pcr과 TP의 경우, 25%에서는 수준이 커질수록 COVimep가 작아졌으나 50%에서는 반대가 되었다. 이는 부하의 중가에 따른 안정된 운전을 위해 요구되는 두 인자에 대한 설정이 타당하지 않았기 때문인 것으로 사료된다. VGT와 EGR은 25%에서는 COVimep를 감소시켰지만 50%에서는 별다른 영향을 주지 못했다.

Figure 4: 
Main effect of each factors on COVimep

Figure 5에 각 인자들의 NOx에 대한 주효과를 나타내었다. IT가 NOx에 미치는 영향은 부하가 증가할수록 약 200ppm에서 400ppm으로 커졌다. 그러나 다른 인자들은 부하변동에 따른 변화는 거의 없었다. 이는 IT가 디젤엔진의 고온연소에 미치는 영향이 크기 때문이다. 종합하면 반응치들에 가장 큰 영향을 미치는 인자는 IT와 Pcr임을 확인할 수 있다.

Figure 5: 
Main effect of each factors on NOx

Figure 6에 각 인자들의 SFC에 대한 교효작용도를 나타내었다. 그림에서 실선은 왼쪽에 표시된 인자가 1수준일 때를 나타내고 점선은 2수준일 때를 나타내며 실선과 점선이 평행에 가까울수록 교효작용의 유의성이 적은 것을 나타낸다. 25% 부하에서는 인자들의 교효작용이 대부분 유의한 것으로 나타났다. 50%에서는 VGT와 EGR가 다른 인자에 미치는 교효작용이 비교적 유의하지 않은 것으로 판단된다. 특히 주효과가 큰 IT와 Pcr에 대한 VGT와 EGR의 교효작용이 유의하지 않은 것으로 판단된다.

Figure 6: 
Interaction effect between each factors on SFC

Figure 7에는 각 인자들의 COVimep에 대한 교효작용도를 나타내었다. 인자들 대부분은 교효작용이 유의한 것으로 나타나지만 통상 COVimep의 값이 10%를 넘어설 경우 운전 안정성에 이상이 있는 것으로 판단하는데 여기서는 그래프의 오른쪽 수치에서 알 수 있듯이 1.0% 이하이기 때문에 엔진의 성능에 미치는 영향이 작아서 무시할 수 있다.

Figure 7: 
Interaction effect between each factors on COVimep

Figure 8에는 각 인자들의 NOx에 대한 교효작용도를 나타내었다. NOx에 있어서는 부하에 관계없이 대부분의 인자가 교효작용이 유의하지 않은 것을 알 수 있다. 교효작용에 대해서 종합해보면 SFC에 다음 실험 단계인 반응표면분석이나 다구치법을 적용함에 있어서 VGT와 EGR과 같은 인자를 크게 유념하지 않아도 됨을 의미한다.

Figure 8: 
Interaction effect between each factors on NOx