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Enregistrement W2772996659 · doi:10.1115/icef2017-3657

Discharge Characteristics of Current Boosted Spark Events Under Flow Conditions

2017· article· en· W2772996659 sur OpenAlexafffund
Xiao Yu, Zhenyi Yang, Shui Yu, Mark Ives, Ming Zheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésIgnition systemLean burnSPARK (programming language)Materials scienceMechanicsPlasmaCurrent (fluid)CombustionFlow (mathematics)CylinderSpark-ignition engineElectric sparkChemistryThermodynamicsMechanical engineeringPhysicsMetallurgyNOxEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the advancement of spark ignition engines, lean or diluted in-cylinder charge is often used to improve the engine performance. Enhanced in-cylinder charge motion is widely applied under such conditions to promote the flame propagation, which raise challenges for the spark ignition system. In this work, the spark discharging process is investigated under different flow conditions via both optical diagnosis and electrical measurement. Results show that the spark plasma channel is stretched under flow conditions. A higher discharge current can maintain the stretched spark plasma for a longer duration. Re-strikes are observed when the spark plasma is stretched to a certain extent. The frequency of re-strikes increases with increased flow velocity and decreased discharge current level. The discharge duration reduces with the increased flow velocity. The effects of gas flow on the ignition and flame kernel development are studied in a constant volume optical combustion chamber with premixed lean and stoichiometric methane air mixture. Two spark strategies with low and high discharge current are used for the ignition. The flame propagation speed of both lean and stoichiometric mixtures increases with the increased gas flow velocity. A higher discharge current level retains a more stable spark channel and improves the flame kernel development for both lean and stoichiometric conditions, especially under the higher gas flow velocity of 20 m/s.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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