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Enregistrement W2590601405 · doi:10.4271/2017-01-0636

Optimum Heat Release Rates for a Double Compression Expansion (DCEE) Engine

2017· article· en· W2590601405 sur OpenAlexaff
Vijai Shankar Bhavani Shankar, Nhut Lam, Arne Andersson, Bengt Johansson

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensVolvo (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompression (physics)Computer scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of double compression, and double expansion engine (DCEE) for improving the efficiency of piston reciprocating engines was introduced in SAE Paper 2015-01-1260. This engine configuration has separate high, and low pressure units thereby effectively reducing friction losses for high effective compression ratios. The presence of an additional expander stage also theoretically allows an extra degree of freedom to manipulate the combustion heat release rate so as to achieve better optimum between heat transfer, and friction losses. This paper presents a 1-D modeling study of the engine concept in GT-Power for assessing the sensitivity of engine losses to heat release rate. The simulations were constrained by limiting the maximum pressure to 300 bar. The maximum motoring pressure was varied by, (a) constraining the compression ratio of the high pressure unit, and adapting the low pressure unit accordingly, (b) changing the compression ratio of the high pressure unit with a constant geometry for the low pressure unit. The effect of maximum pressure on the brake thermal efficiency was also investigated. A final set of simulations also compared the heat release rate of the model in SAE Paper 2015-01-1260 and two other models with the same start and end of combustion. The simulations were done at engine speed of 1900 rpm, and lambda 3. The results indicate the relative insensitivity of this concept engine’s performance to the heat release rate when the maximum pressure constrained to a constant value of 300 bar, or even when lowering peak pressure down to 200 bar due to reduction in heat loss, and friction losses. The major limitations of the present study was the adoption of a constant convection heat loss multiplier for all the cases, and a simplistic friction model.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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