A Method to Determine Fuel Transport Dynamics Model Parameters in Port Fuel Injected Gasoline Engines During Cold Start and Warm-Up Conditions
Notice bibliographique
Résumé
In order to meet stringent emission standards, it is essential to have a precise control of air-fuel ratio (AFR) under cold start and warm-up conditions. This requires an understanding of the fuel transport dynamics in the intake system during these conditions. This study centers on estimating the parameters of a fuel transport dynamics model during engine operation at different thermal conditions ranging from cold start to fully warmed-up conditions. A method of system identification based on perturbing fuel injection rate is used to find fuel dynamics parameters in a port fuel injected (PFI) spark ignition engine. Since there was no cold chamber available to prepare cold start conditions, a new method was utilized to simulate cold start conditions. The new method can be applied on PFI engines, which use closed valve injection timing. A four-cylinder PFI engine is tested for different thermal conditions from −15°C to 82°C at a range of engine speeds and intake manifold pressures. A good agreement is observed between simulated and experimental AFR for 52 different transient operating conditions presented in this study. Results indicate that both fuel film deposit factor (X) and fuel film evaporation time constant (τf) decrease with increasing coolant temperature or engine speed. In addition, an increase in the intake manifold pressure results in an increase in X while causes a decrease in τf.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».