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Enregistrement W2068713039 · doi:10.1115/icef2013-19227

Comparison of 1-D vs 3-D Combustion Boundary Conditions for SI Engine Thermal Load Prediction

2013· article· en· W2068713039 sur OpenAlexaff
Owais Iqbal, Srikanth Jonnalagedda, Kunal Arora, Liu Zhong, Surendra Gaikwad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensChrysler (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustionCylinder headMechanicsHeat transferConvective heat transferMaterials scienceCylinderInternal combustion engineMechanical engineeringEngineeringPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal field generated in an engine block and cylinder head as a result of combustion loading is of paramount significance for structural durability. Computational fluid dynamics and heat transfer modeling provide strong tools; perhaps the best and most precise available for predicting thermal fields within cylinder head and engine block. However, an enduring challenge has been the temperature prediction on metal wall as a response to the time dependent fluctuations in the fluids. Fluid (coolant) flow in an engine is steady for a given engine speed and load, but combustion dynamics are inherently transient. In this study, an effective set of convective boundary condition data (as combustion load) is generated using two different approaches in a stand-alone simulation and mapped onto a decoupled Conjugate Heat Transfer (CHT) model to predict the temperature distribution in the engine. In the first approach, a predictive combustion model, tuned to dyno test data, is solved in a 1-D simulation code. This provides the cycle-averaged convective boundary condition that can be used for a CHT model as a uniform heat source. In the second, more detailed approach, in-cylinder combustion simulations involving transient piston and valve motion with flame propagation modeling are carried out using a 3-D simulation code. The 3-D methodology gives a detailed distribution of convective boundary conditions on the walls touching the combustion gases. In order to predict the gradients in heat transfer coefficient with high accuracy, the resulting temperature distribution from the CHT simulation is fed back into the combustion model to regenerate the set of convective boundary conditions. This process is repeated until a converged set of convective boundary conditions are obtained. In this paper engine temperature predictions obtained using combustion loads from both 1-D and 3-D approaches will be compared with the thermocouple data from engine dyno test.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,576

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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.

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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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