PERFORMANCE AND ENERGY BALANCE OF A LOW HEAT REJECTION DIESEL ENGINE OPERATED WITH DIESEL FUEL AND ETHANOL BLEND
Notice bibliographique
Résumé
In this study, it was aimed to investigate the effect of ceramic coating on a turbocharged diesel engine performance and energy balance. For this purpose, cylinder head, valves and pistons of the engine were coated with yttria stabilized zirconia layer with a thickness of 0.35 mm nickel-chromium- aluminium bond coat, as well as the atmospheric plasma spray coating method with a thickness of 0.15 mm. Then, the engines were tested for full load. The heating values of the diesel fuel and ethanol were 46.2 and 25.182 MJ/kg, respectively. Because of the lower heating values of the ethanol, compared with the diesel fuel, it appears to have lower following to engine power, torque and SFC. Compare to engine power of SDE, LHRe has increased about 2%, LHReth has decreased about 22% at all engine speed. Compare to engine torque of SDE, LHRe has increased about 2.5%, LHReth has decreased about 23 % at all engine speeds. Compare to SFC of SDE, LHRe has decreased about 1.1 %, LHReth has increased about 54 % at all engine speeds. Compare to exhaust turbine inlet temperature of SDE, LHRe has increased about 15 %, LHReth has decreased about 17 % at all engine speeds.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».