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Enregistrement W1994363759 · doi:10.4271/2014-01-2568

Conditional Source-Term Estimation for the Numerical Simulation of Turbulent Combustion in Homogeneous-Charge SI Engines

2014· article· en· W1994363759 sur OpenAlexafffund
Girish V. Nivarti, Jian Huang, W. Kendal Bushe

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésCombustionHomogeneousTerm (time)TurbulenceComputer scienceAerospace engineeringMechanicsEnvironmental scienceStatistical physicsPhysicsEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conditional source-term estimation (CSE) is a novel chemical closure method for the simulation of turbulent combustion. It is less restrictive than flamelet-based models since no assumption is made regarding the combustion regime of the flame; moreover, it is computationally cheaper than conventional conditional moment closure (CMC) models. To date, CSE has only been applied for simulating canonical laboratory flames such as steady Bunsen burner flames. Industry-relevant problems pose the challenge of accurately modelling a transient ignition process in addition to involving complex domaingeometries. In this work, CSE is used to model combustion in a homogeneous-charge natural gas fuelled SI engine. The single cylinder Ricardo Hydra research engine studied here has a relatively simple chamber geometry which is represented by an axisymmetric mesh; moving-mesh simulations are conducted using the open-source computational fluid dynamics software, OpenFOAM. An oxygen-based reaction progress variable is employed as the conditioning variable, and its stochastic behaviour is approximated by the β probability density function (PDF). A trajectory generated low-dimensional manifold (TGLDM) has been used to generate tabulated chemistry described by reaction progress variable, temperature and pressure. The spark ignition process is modelled by placing a developed kernel profile of progress variable and temperature in order to match the experimentally-reported timing of 5% fuel mass fraction burn. Turbulent kinetic energy (k) and dissipation rate (ε) are estimated using transport equations; these are employed by the turbulence model and in the transport equations for calculating the mean and variance of progress-variable. CSE captures the behaviour of conditionally averaged temperature highlighting its drift from flamelet-governed behaviour during the early stages of kernel development. Estimates of pressure trace and pollutant emission trends obtained using CSE match experimental measurements satisfactorily. Despite the simplicity of models involved, the predictions obtained in this work demonstrate the capability of CSE as a turbulent combustion model for SI engines.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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