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Enregistrement W2928887733 · doi:10.4271/2019-01-0727

Effects of Spark Discharge Energy Scheduling on Flame Kernel Formation under Quiescent and Flow Conditions

2019· article· en· W2928887733 sur OpenAlexaff
Zhenyi Yang, Xiao Yu, Shui Yu, Xiaoye Han, Qingyuan Tan, Guangyun Chen, Ming Zheng

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCombustion and flame dynamics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSPARK (programming language)Automotive engineeringFlow (mathematics)Materials scienceMechanicsEnvironmental scienceNuclear engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The breakdown phase is considered to have the highest electric-thermal energy transfer efficiency among all the discharge modes in a conventional spark ignition process. In this study, an external capacitor is connected in parallel with the spark plug in order to enhance the discharge energy and power during the breakdown phase. A constant volume combustion chamber is used to investigate the high power spark discharge under different background pressures and with varied flow velocities. Results show that the added parallel capacitance is effective in redistributing the spark energy. With the increase in parallel capacitance, the breakdown power and energy increase, though at the cost of reduced glow phase energy. The breakdown energy also increases with the increased background pressure. Then combustion tests are carried out to study the effects of the breakdown power enhanced spark on flame propagation under both quiescent and flow conditions via optical diagnosis. Firstly, the spark discharge characteristics are investigated from the shadowgraph images recorded during the spark discharge in air where no combustion is involved. The high temperature field generated by spark plasma can be viewed from the shadowgraph images. A larger high-temperature region with enhanced turbulence is obtained with the enhanced breakdown power. Combustion test results prove that this enlarged turbulent high-temperature region is effective in promoting the flame propagation. Subsequently, the spark discharge and combustion under flow conditions are studied. Results reveal that the high power discharge does not bring benefit under the tested flow conditions with a flow velocity of about 15 m/s and background pressure of 4 bar absolute.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations19
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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