Gear Ratios Strategy of PROTON Waja CNG-DI Vehicle for Improved Performance
Notice bibliographique
Résumé
A 1597cc gasoline CamPro engine was modified to adapt a Direct Injection (DI) technology that uses Compressed Natural Gas (CNG) as a fuel to form Compressed Natural Gas Direct Injection (CNGDI) engine. The modification includes increasing the compression ratio, redesigning the piston crown and cylinder head and a new engine control systems. These changes resulted in engine performance characteristics which is very different from its gasoline origin. This CNGDI engine is to be used with PROTON Waja vehicle body. Due to this change in the characteristics, the transmission systems utilizing an existing gear ratio combination, appears to be unsuitable, particularly for use in automatic transmission. Therefore, new gearbox with appropriate transmission matching needs to be developed. A computer based algorithm was developed for the purpose of predicting the PROTON Waja’s vehicle dynamic performance when CNGDI engine is used. The parameters being considered are maximum speed, acceleration, and elapsed time and these were optimized depending on the engine characteristics such as power, torque, gear ratios, and vehicle design parameters. The results recommended that the gear ratios of 3.58, 1.95, 1.34, 0.98, 0.8 and 4.33 for first, second, third, fourth, fifth and Final Drive (FD) respectively were the most suitable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».