MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323868119 · doi:10.4271/2016-01-0702

Knock Prediction Using a Simple Model for Ignition Delay

2016· article· en· W2323868119 sur OpenAlexaff
Gautam Kalghatgi, Kai Morganti, Ibrahim M. Algunaibet, S. Mani Sarathy, Robert W. Dibble

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesSaudi AramcoKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésSimple (philosophy)Computer scienceIgnition systemEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An earlier paper has shown the ability to predict the phasing of knock onset in a gasoline PFI engine using a simple ignition delay equation for an appropriate surrogate fuel made up of toluene and PRF (TPRF). The applicability of this approach is confirmed in this paper in a different engine using five different fuels of differing RON, sensitivity, and composition - including ethanol blends. An Arrhenius type equation with a pressure correction for ignition delay can be found from interpolation of previously published data for any gasoline if its RON and sensitivity are known. Then, if the pressure and temperature in the unburned gas can be estimated or measured, the Livengood-Wu integral can be estimated as a function of crank angle to predict the occurrence of knock. Experiments in a single cylinder DISI engine over a wide operating range confirm that this simple approach can predict knock very accurately. The data presented should enable engineers to study knock or other auto-ignition phenomena e.g. in premixed compression ignition (PCI) engines without explicit chemical kinetic calculations.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations52
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper seriesMême sujetAdvanced Combustion Engine TechnologiesTravaux en français237 207