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Enregistrement W1157126761 · doi:10.1299/jmsesdm.2012.8.251

EC1-1 A Control Strategy Analysis for Clean and Efficient Combustion in Compression Ignition Engines(EC: Engine Control,General Session Papers)

2012· article· en· W1157126761 sur OpenAlexaff
Usman Asad, Ming Zheng, Jimi Tjong, Meiping Wang

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of the International symposium on diagnostics and modeling of combustion in internal combustion engines · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomogeneous charge compression ignitionCombustionAutomotive engineeringDiesel cycleExhaust gas recirculationDiesel engineIgnition systemCompression ratioInternal combustion engineDiesel fuelHydrogen internal combustion engine vehicleComputer scienceEnvironmental scienceCombustion chamberEngineeringChemistryAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, the pathways and challenges for enabling the clean and efficient combustion are first identified with extensive engine tests on a high compression ratio single-cylinder diesel engine. The engine load and emission trade-offs are analyzed for different fuel injection strategies, intake boost, injection pressure and exhaust gas recirculation. The identified challenges are then analyzed to define the requisite control strategies for improving the stability and combustion efficiency of such clean combustion processes. Moreover, the critical issue of switching in multi-mode combustion on-the-fly is also addressed and empirically demonstrated for the seamless transition from the single-injection to multi-injection modes in 3 consecutive engine cycles without leaving low temperature combustion. To further demonstrate the robustness of the control system, the use of ethanol in a dual-fuel configuration with a diesel pilot-injection is demonstrated to extend the load limit of clean combustion. This research intends to advance the control methodologies for application of the clean combustion modes over the engine operating regime.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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