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Enregistrement W1987939317 · doi:10.4271/2015-01-1748

Sequential Model for Residual Affected HCCI with Variable Valve Timing

2015· article· en· W1987939317 sur OpenAlexfundno aff
Hrishikesh Abhay Saigaonkar, Mohammadreza Nazemi, Mahdi Shahbakhti

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésResidualVariable (mathematics)Computer scienceControl theory (sociology)AlgorithmMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In this study, the effects of Variable Valve Timing (VVT) on the performance of a Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI) engine are analyzed by developing a computationally efficient modeling approach for the HCCI engine cycle. A full engine cycle model called Sequential Model for Residual affected HCCI (SMRH) is developed using a multi zone thermo-kinetic combustion model coupled with flow dynamic models. The SMRH utilizes CHEMKIN<sup>®</sup>-PRO and GT-POWER<sup>®</sup> software along with an in-house exhaust gas flow model. Experimental data from a single cylinder HCCI engine is used to validate the model for different operating conditions. Validation results show a good agreement with experimental data for predicting combustion phasing, Indicated Mean Effective Pressure (IMEP), thermal efficiency as well as CO emission. The experimentally validated SMRH is then used to investigate the effects of intake and exhaust valve timing on residual affected HCCI engine combustion. A new Fuel Efficiency and Emission (FEE) index is defined to optimize engine performance. SMRH is used as a virtual engine test bed to generate FEE contour maps as a function of valve timings. The simulation results determine optimum valve timings with the highest FEE index. The results indicate the SMRH is of utility for design of VVT strategies to control the HCCI engine in optimum regions with low engine-out emissions and low fuel consumption.</div></div>

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)0,003
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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