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Enregistrement W2520770428 · doi:10.4271/2016-01-2311

Experimental Analysis of Combustion Noise Reduction with Performance Optimization in 110cc CVT Scooter Engine

2016· article· en· W2520770428 sur OpenAlexfundno aff
Arun Prasath G, Saravanan Duraiarasan, R. Govindarajan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBanting and Best Diabetes Centre, University of Toronto
Mots-clésAutomotive engineeringNoise reductionReduction (mathematics)CombustionNoise (video)Computer scienceEnvironmental scienceEngineeringChemistryMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indian two wheeler market is one of the largest and highly competitive in the world. Indian scooter segment grows at a pace of around 30% YOY. The stiff competition among OEM’s to increase the market share with fuel efficient and high performance products pushes development and calibration engineers to burn the midnight oil to concoct innovative methods to design technology boosted product. Customer expectations are always high in terms of fuel economy, drivability and NVH. Due to higher level of complexity involved in CVT (Continuously Varying Transmission) engine, it is difficult to optimize for achieving best of NVH characteristics along with Fuel Economy, drivability and reduced exhaust emission. This paper describes the experiment conducted during the development of 110cc CVT four stroke scooter engine. The development and calibration of this scooter was mainly based on real world usage pattern (RWUP). In order to obtain best performance from engine, ignition timing, fuel metering and CVT were optimized to achieve Maximum Brake Torque. With the ignition timing which can provide maximum braking torque the performance characteristics of the engine was meeting the PALS/FI target but severe combustion noise was observed which restricted the use of MBT ignition Timing. This technical paper describes the optimization methodology of this four stroke scooter engine on which the combustion noise (Noise generated due to rapid combustion of charge) is substantially reduced within acceptable noise levels without compromise in engine performance. The experiment comprise of noise source identification, analyzing the factors which affects combustion noise and optimization of these parameters to reduce engine combustion noise. Engine combustion parameters like peak cylinder pressure, pressure rise rate, and mass fraction burned along with heat release rate were analyzed by varying ignition timing and carburetion. The Engine ignition timing being dual curve, ignition timing varies with engine speed and operating condition (namely Partially Open Throttle, POT and Wide Open Throttle, WOT). Combustion noise was observed to be higher at both POT and WOT condition. Ignition timing was optimized at specific operating zones where combustion noise was observed to be predominantly higher, the loss in engine performance due to change in ignition timing was substantiated with optimization of carburetor venturi size, air filter connecting tube effective diameter and CVT ratio. Experimental results shows significant reduction in combustion noise up to 5dB(A), without any compromise in engine performance, Fuel economy and drivability.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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