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Enregistrement W1549807754 · doi:10.4271/2007-01-0491

Study of Measured and Model Based Generated Turbine Performance Maps within a 1D Model of a Heavy-Duty Diesel Engine Operated During Transient Conditions

2007· article· en· W1549807754 sur OpenAlexaff
Niklas Winkler, Hans-Erik Ångström

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesIllinois Nutrient Research and Education Council
Mots-clésTransient (computer programming)Diesel engineHeavy dutyAutomotive engineeringDiesel fuelTurbineEnvironmental scienceAtmospheric modelComputer scienceEngineeringMechanical engineeringPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One-dimensional engine simulation codes are today frequently used for turbocharger matching in stationary engine operation. Due to the turbocharger's slow response, simulation tools that can predict the engine transient performance are desired. In this work a commercial turbine modelling software was used for turbine performance map generation for a wide operational range. It is based on semi-empirical models and requires turbine geometry data as input. The generated maps were compared with measured and numerically extrapolated turbine performance maps within a thermodynamic 1D model of a HD diesel engine operated in transient conditions. The thermodynamic engine model was verified against engine test cell data. The results show that the model based generated performance turbine maps give similar results as the maps generated from measured turbine performance data. For performance prediction of turbines employed on reciprocating internal combustion engines especially when operated during transient conditions there is still a need for model improvement.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations16
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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