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Enregistrement W2116990341 · doi:10.4271/2008-01-1068

Gasoline Fuel Injector Spray Measurement and Characterization - A New SAE J2715 Recommended Practice

2008· article· en· W2116990341 sur OpenAlexaff
David L. S. Hung, David L. Harrington, Anand H. Gandhi, Lee E. Markle, Scott Parrish, Joseph Shakal, Hamid Sayar, Steven D. Cummings, Jason L. Kramer

Notice bibliographique

RevueSAE international journal of fuels and lubricants · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensChrysler (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjectorGasolineFuel injectionSpray characteristicsAutomotive engineeringJet fuelPetrol engineEnvironmental scienceWaste managementEngineeringMaterials scienceInternal combustion engineMechanical engineeringSpray nozzle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increasingly stringent emissions regulations and concurrent requirements for enhanced engine thermal efficiency, a comprehensive characterization of the automotive gasoline fuel spray has become essential. The acquisition of accurate and repeatable spray data is even more critical when a combustion strategy such as gasoline direct injection is to be utilized. Without industry-wide standardization of testing procedures, large variablilities have been experienced in attempts to verify the claimed spray performance values for the Sauter mean diameter, Dv90, tip penetration and cone angle of many types of fuel sprays. A new SAE Recommended Practice document, J2715, has been developed by the SAE Gasoline Fuel Injection Standards Committee (GFISC) and is now available for the measurement and characterization of the fuel sprays from both gasoline direct injection and port fuel injection injectors. A primary motivation for the development of the standardized procedures for test configuration, data acquisition, data reduction and reporting was to achieve significant reductions in the test-to-test and laboratory-to-laboratory variabilities of such reported spray data. All of the major areas of fuel injector spray testing and characterization are addressed in detail in the document, including spray imaging, high-resolution patternation and drop sizing by both phase-Doppler interferometry and laser diffraction. Valuable lessons regarding the definitions and interpretations of commonly-used spray parameters were learned during the development of the J2715 document, and these are presented and discussed. Based upon the five years of committee discussions and consensus decisions, five key recommendations on fuel spray measurement and characterization are made to the worldwide automotive industry. The first, and most important, recommendation is that the Recommended Practices in SAE J2715 be utilized by the spray laboratories of all automotive companies and injector manufacturers in place of the myriad of in-house test protocols that are currently being used. To evaluate and quantify the efficacy of the new Recommended Practices in J2715, a comprehensive program of round-robin spray characterization tests was designed, and is currently being conducted in the spray testing laboratories of six injector manufacturers and end-users worldwide. This two-year testing protocol will be completed in mid-2008 and will compare the results of in-house testing procedures to those obtained using the J2715 procedures. This round-robin test program is described in detail, and an informative example of the initial test results for the direct-injection spray angle and spray-tip penetration is provided and discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,037

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,238 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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