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Enregistrement W2117061764 · doi:10.1243/14680874jer00906

A numerical and experimental study of the squish-jet combustion chamber

2006· article· en· W2117061764 sur OpenAlexaff
Petros Lappas, R. L. Evans

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engine Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombustion chamberTurbulenceJet (fluid)Particle image velocimetryPiston (optics)Turbulence kinetic energyMechanicsComputational fluid dynamicsCombustionIgnition systemEngineeringPhysicsAerospace engineeringOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fluid flow characteristics near top dead centre (TDC) were numerically simulated for three different combustion chambers designed to generate squish flow and enhance turbulence generation in spark ignition engines. One of the combustion chambers was a plain bowl-in-piston type while the remaining two were different configurations of the squish-jet chamber, which has a unique geometry for forming jets that converge radially inwards as TDC is approached. The computational fluid dynamics (CFD) code KIVA-3V was used to produce the simulations and particular attention was given to mean velocities and turbulent fluctuations near TDC. The flow fields were measured experimentally (with particle image velocimetry (PIV) and laser Doppler velocimetry (LDV)) in a unique rapid-intake and compression machine, and compared with the output from the KIVA-3V code. The use of the rapid-intake and compression machine enabled the initial conditions to match exactly those in the KIVA-3V calculations, thus reducing uncertainty in the validation study. The study led to a greater understanding of the flow processes inside these complex combustion chambers and the results showed that squish-jet chambers tend to generate higher peak turbulence levels than do plain bowl-in-piston chambers, even though they may generate lower mean squish velocities. From this perspective, the KIVA code can be a useful tool for designing squish-jet combustion chambers. The study also showed that KIVA-3V predicted downstream squish jet velocities well. Nevertheless, the squish-jet velocities at the piston bowl rim were overestimated and the specific turbulent kinetic energy ( k) and its dissipation ( e) appear to have been overestimated during much of the compression period tested.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,333 · 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'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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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