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Enregistrement W2805310589 · doi:10.11159/ffhmt18.189

Optimal Control of a Stirling Engine

2018· article· en· W2805310589 sur OpenAlexvenueno aff
Karsten Schwalbe, Abdellah Khodja, Mathias Scheunert, Karl Heinz Hoffmann

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Thermodynamic Systems and Engines
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStirling engineStirling cycleComputer scienceControl (management)Environmental scienceEngineeringMechanical engineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many industrial engines, like machine tools for example, produce a lot of waste heat during operation.To reduce energy costs, this heat can be recuperated using an appropriate heat engine.The Stirling engine is such a heat engine as it can make use of the external heat source and produce usable mechanical power.Although the Stirling engine can theoretically reach the Carnot efficiency in the reversible limit, in reality effects like irreversible heat and mass transfer as well as friction losses lower its performance significantly.Therefore, thermodynamic models are needed to estimate the performance of real Stirling engines.In this study an endoreversible model of the Stirling engine is presented.In Endoreversible Thermodynamics [1] all irreversibilities are restricted to interactions between reversibly working subsystems.The model of the Stirling engine consists of two gas chambers with pistons and a regenerator in between.The gas chambers are in contact with an external heat source and a heat sink for cooling, respectively.The pistons can be moved freely and independent from each other with the help of linear motors.The investigated system can be described using, among others, the ideal gas assumption, the Newtonian heat transport law, a simplified mass transfer law, and friction losses proportional to the squared rotation speed.The needed transport coefficients are derived using experimental data.On the basis of this model the optimal trajectory of the engine's pistons is calculated using Pontryagin's maximum principle.This leads to an ordinary differential equation system with mixed start and final conditions for which a special solution method has to be used to ensure convergence.It is found that the optimized paths differ significantly from the conventional harmonic paths.While the latter show a sinusoidal behaviour, the former exhibit a relatively long isochoric phase.As a result, the power output is much larger than in case of a conventional piston movement.For the considered engine parameters the power output nearly doubles.Additionally, the influence of the time period of the cyclic piston motion on the performance of the engine is investigated.We find that there is a local maximum of the power output for a certain time period depending on the engine parameters.Consequently, there exists an optimal time period for the Stirling engine that should be used for operation.Investigating the influence of the friction coefficient on the power output, it turns out that the power output decreases monotonously with an increasing friction coefficient.Furthermore it follows from the numerical data that the decrease of the power is relatively large for small friction coefficients, so that it is very crucial to lower the friction losses of a high performing Stirling engine as much as possible.Finally, some possible modifications for the Stirling engine model are discussed.Here, Endoreversible Thermodynamics shows one of its greatest benefits: A high degree of adaptability while the model equations remain manageable.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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