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Enregistrement W1507319264 · doi:10.4271/2005-01-3887

Instantaneous On-Engine Twin-Entry Turbine Efficiency Calculations on a Diesel Engine

2005· article· en· W1507319264 sur OpenAlexaff
Niklas Winkler, Hans-Erik Ångström, Ulf Olofsson

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive engineeringDiesel engineTurbineDiesel fuelEnvironmental scienceComputer scienceMarine engineeringMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-dimensional engine simulation codes are frequently used for engine development where turbine performance is in focus for overall engine performance. Turbocharger performance can today not be accurately simulated without adjustments of the turbine efficiency and mass flow multipliers. In spite of the fact that engine exhausts are dominated by unsteady pulsating flow the performance maps provided by the turbo manufacturers are measured under steady conditions and for a range that does not cover the entire turbine operating range. The scope of this investigation is to calculate instantaneous on-engine turbine efficiency from measured and simulated engine data. These calculations are performed as a step towards generating turbine performance maps that will allow predictive engine simulations with higher accuracy than today. Results show an asymmetric behaviour of the twin-entry turbine. Exhausts from cylinders connected to the outer turbine volute entry give significantly higher turbine efficiency than cylinders connected to the inner entry. This should be taken into consideration to gain higher simulation accuracy and/or to improve the on-engine twin-entry turbine performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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