High-Speed Photography of Stratified Combustion in an Optical GDI Engine for Different Triple Injection Strategies
Notice bibliographique
Résumé
To contribute to knowledge required to meet new emission requirements, relationships between multiple injection parameters, degrees of fuel stratification, combustion events, work output and flame luminosity (indicative of particulate abundance) were experimentally investigated using a single-cylinder optical GDI engine. A tested hypothesis was that advancing portions of the mass injected would enhance the fuel-air mixing and thus reduce flame luminescence. An outward-opening piezo actuated fuel injector capable of multiple injections was used to inject the fuel using different triple injection strategies, with various combinations of late and earlier injections leading to various degrees of fuel stratification. Sprays and combustion events were captured using two high-speed cameras and cylinder pressure measurements. The data were analyzed to assess effects of fuel stratification on yellow flame luminescence (assumed to be dominated by soot luminescence), flame propagation, jet flames, pool fires and heat release. The combustion phasing, amount of fuel injected and engine speed were kept constant and the engine was unthrottled for all tested cases. Image sectorization was used to analyze events captured in different parts of the cylinder. The results show that the injection strategy influences fuel spray behavior and the combustion in terms of both flame luminescence patterns and work output. Injecting some of the fuel earlier results in increased spray liquid penetration, streakier sprays (due to the lower back-pressure), and less intense yellow flame luminescence, but also reductions in work output. The greater portions of fuel injected close to the ignition results in increased soot luminescence.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».