Numerical Investigation of Spray Characteristics of Diesel Alternative Fuels
Notice bibliographique
Résumé
Due to increasingly strict emission regulations for IC engines, there is a significant motivation to investigate the relevant physical processes with the objective to reduce the reduction of exhaust gas emissions. Spray characteristics play a progressively important role in the consequent processes of mixture formation, ignition, combustion and pollutant formation in direct injection diesel engines. It is also important to develop an understanding of the atomization qualities of alternative fuels such as Biodiesel fuels as potential substitutions for conventional diesel fuel. In this research, the effect of injection and ambient parameters on spray breakup and atomization of different alternative fuels are investigated using CFD simulation. An Eulerian-Lagrangian approach is implemented in order to study the interaction of the continuous and discrete phases. Numerical simulations are extensively validated via experimental data available in literature for a constant volume chamber under ultra-high injection conditions up to 300 MPa. Simulated spray tip penetration, spray cone angle and spray images are compared with experiments and analytical correlations for three fuel types (diesel, palm oil, cooked oil), three injection pressures (100, 200, 300 MPa), and two ambient densities (15, 30 kg/m₃). Effect of mesh structure and two breakup models (WAVE and KHRT) on spray penetration were also investigated. Particle size distribution in radial and axial directions was studied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».