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Enregistrement W2415888113 · doi:10.1177/1468087415611030

Calibration strategy of diesel-fuel spray atomization models using a design of experiment method

2015· article· en· W2415888113 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

RevueInternational Journal of Engine Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleCalibrationSpray characteristicsDesign of experimentsBar (unit)MechanicsSpray nozzleExperimental dataDiesel fuelMaterials scienceSimulationAutomotive engineeringMechanical engineeringEngineeringMathematicsPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Reitz and Diwakar and the KHRT atomization models are widely used for high-pressure diesel-fuel spray. The constants in both models must be calibrated to correctly predict the injection process based on the nozzle geometry, injection conditions, and fuel. Calibration can be significantly time-consuming given the four constants in both models. This paper suggests a strategy to assess the impact of models’ constants on spray tip penetration and mean droplet-diameter predictions on a reference case, with an injection pressure of 700 bar, to characterize the influence of the atomization model’s calibration. The assessment used a design of experiment method (DOE), which demonstrated the important interaction between constants on the results. Obtained calibrations were used for comparing the models’ performances qualitatively and quantitatively by accounting for spray and air-entrainment characteristics. Both models gave similar results, but the KHRT model yielded a better spray shape. Finally, based on DOE results, a method is proposed to modify the model’s constants for higher pressures (900 and 1300 bar).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,155 · 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