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Enregistrement W2743632104 · doi:10.1299/jsmemecjo.2007.3.0_165

0702 Improvement in Thermal Efficiency of a Carburetor Gasoline Engine used for a Small Generator

2007· article· en· W2743632104 sur OpenAlexaff
Takashi NISHIDE, Mikihito FUKUI, Toshihiro Ozasa, Yoshinori YAMAJI, Yasunori Miyata, H Usui

Notice bibliographique

RevueThe proceedings of the JSME annual meeting · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal efficiencyCompression ratioGasolinePetrol engineAir–fuel ratioFuel efficiencyAutomotive engineeringCombustionEnvironmental scienceCylinderInternal combustion engineMean effective pressureNuclear engineeringMaterials scienceThermodynamicsChemistryMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A carburetor gasoline engine used for a small generator on the market is under the operation of rich air excess ratio and fixed spark timing. Then the authors modified the engine to vary spark timing and air excess ratio and improved in thermal efficiency. Stoichiometric air excess ratio is achieved with O_2 sensor. Fuel consumption and cylinder pressure are measured to calculate rate of heat release, combustion duration, and indicated thermal efficiency. Pressure in the cylinder showed the engine operated with large cycle by cycle variation. The results are discussed in comparison with cycle simulation.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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