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Enregistrement W2256081936 · doi:10.4271/2016-28-0107

Piston Bowl Optimization for Single Cylinder Diesel Engine Using CFD

2016· article· en· W2256081936 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPiston (optics)Computational fluid dynamicsCylinderAutomotive engineeringDiesel engineComputer scienceMechanical engineeringDiesel fuelMarine engineeringEngineeringAerospace engineeringPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Automotive Diesel engines delivers more energy than gasoline because it burns the fuel more efficiently by compression process. Diesel engine piston plays an important role in delivering more power with the same volume of air-fuel mixture. To achieve this we need to have a better swirl (rotation of air inside the cylinder along the cylinder axis) to ignite the fuel by proper air-fuel ratio. In this project we target to improve the swirl motion for the proper mixing of fuel and air inside the combustion chamber by making tangential groves on the piston bowl. Different bowl designs are targeted to compare and analyse the effects of piston bowl by using CFD code (Commercial CFD code for engine specific).The intake port, combustion chamber roof, cylinder liner, piston bowl, intake valves and exhaust vales are considered for the 3D CFD modelling. The in-cylinder flow are measured numerically on different planes at various crank angles to see the effect of air motion caused by the tangential swirl groves created on the piston bowl. Different types of piston bowls by varying the number of groves, increasing the width of the groves are studied numerically and compared to identify the better swirl generating piston bowl.</div></div>

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,235 · 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