A Representative Interactive Linear Eddy Model (RILEM) for Non-Premixed Combustion
Notice bibliographique
Résumé
To further improve the efficiency and emissions profiles of internal combustion engines, many new combustion concepts are currently being investigated. Examples include homogeneous charge compression ignition (HCCI), stratified charge compression ignition (SCCI), lean stratified premixed combustion, and the use of high levels of exhaust gas recirculation (EGR) in diesel engines. The typical combustion temperatures in all of these concepts are lower than those in traditional spark ignition or diesel engines.Most of the combustion models that are currently used in computational fluid dynamics (CFD) simulations were developed to describe either premixed or non-premixed combustion under the assumption of fast chemistry. The refinement of existing combustion concepts for highly efficient clean engines and the development of new ones would be greatly facilitated by the introduction of new computational tools and combustion models that are mode- and regime-independent, i.e. capable of modeling both premixed and non-premixed and also fast and non-fast chemistry. Such tools should enable more accurate simulation of combustion under non-standard conditions such as those established during low temperature combustion.This paper presents a new regime-independent combustion modeling strategy for non-premixed combustion in which the linear eddy model (LEM) is used as a representative interactive regime-independent turbulent combustion model and coupled to a 3D CFD solver. Parameters and boundary conditions that determine the evolution of the LEM are supplied by the 3D CFD calculation and updated at each time step. The LEM is then solved for the corresponding time step, providing the 3D CFD code with an updated composition state.This new representative interactive linear eddy model (RILEM) is used to simulate an n-heptane spray, demonstrating some potential to describe spray combustion processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».