MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063113032 · doi:10.4271/2013-01-2649

Modeling and Control of Single Turbocharger with High Pressure Exhaust Gas Recirculation Diesel Engine

2013· article· en· W2063113032 sur OpenAlexaff
Hojin Jung, Hyomin Jin, Seibum Choi, Minseok Ko

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbochargerExhaust gas recirculationAutomotive engineeringDiesel engineEnvironmental sciencePressure controlExhaust gasDiesel exhaustDiesel fuelEngineeringInternal combustion engineWaste managementMechanical engineeringGas compressor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">The regulation of NOx emission from a diesel engine is becoming stricter by the environmental agency and furthermore, EGR has been adopted to reduce NOx emission. Air flow control of a diesel engine combined with turbocharger and EGR is complicated because turbocharger and EGR are coupled physically. This paper examines the design of a model based control structure for diesel engine with a turbocharger and EGR. Model based control provides desirable control strategies from the physical analysis of an engine model. Air fraction and exhaust manifold pressure target based control simulation was conducted in this research. Engine is highly nonlinear and susceptible to uncertainties. To overcome this problem, a robust controller was designed by using a sliding mode control method.</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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207