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Enregistrement W2927253809 · doi:10.4271/2019-01-0916

Filter Element Robustness Strategy for Mud Ingestion

2019· article· en· W2927253809 sur OpenAlexaboutno aff
John L. Emley, Venkatesan Shrevatsan, J. M. Nichols

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBauxite Residue and Utilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobustness (evolution)Computer scienceFilter (signal processing)Computer visionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air filter elements have been around since the dawn of automotive development. The function of an air induction system and the filter element in particular is to remove particulates such as dust, soot, and relatively minor contaminants from the air flow. This protects the engine, turbocharger, and other components from wear. However, sometimes severe duty cycles may cause large amounts of dust, mud, and water to enter the air induction system (AIS). This can cause filter degradation and even rupture or deformation, leading to highly increased engine and turbocharger wear. One example of this extreme loading is the tar sands region of Alberta, Canada, where trucks can accumulate over 1000 pounds of mud on a vehicle during normal usage over a few weeks’ time. Significant amounts of this mud also get ingested into the AIS. This study attempts to analyze different aspects of filter design to increase robustness to severe usage, particularly mud. Different aspects studied are filter element structure, filter element media, inlet location, and inlet blocking. Traditional ISO 5011 tests would not replicate the mud aspect that was sometimes seen in the field. To get a repeatable laboratory measurement, the authors developed a new mud cycle for testing that alternates a water spray and normal ISO 5011dust injection to accumulate mud on filter elements until rupture or deformation, causing a bypass. This test showed similar results of deformation as was seen in Alberta. Using this testing process, various filter elements with varying design attributes such as media type, filter element sizes etc. are tested and compared. This study compares different filter elements and comes up with a relation between the different filter design attributes and mud testing performance. Knowing the design factors that play a significant role in affecting the performance would help to design better, mud enduring filter elements in the future. Concurrently, virtual simulations are performed on a couple of filter elements with significantly different design and inlet area to help compare the flow dynamics of mud and water particles. Flow simulation studies also validate the obtained testing results and aid in providing more design recommendations.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,229 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
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