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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 OpenAlexaff
Saravanan Subramanian, Balamurugan Rathinam, J. Isaac JoshuaRamesh Lalvani, K. Annamalai

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

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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

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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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