Ignition Stability Improvement and Emission Reduction via Multiple Ignition Sites Strategy Under Cold Start and Transient Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Downsizing, turbocharging, and lean burn strategies offer improved fuel efficiency and engine-out emissions to that of conventional spark ignition engines. However, maintaining engine stability becomes difficult, especially at low load and low speed operation such as cold start conditions. Under cold start operation, the spark timing is retarded to rush catalyst warm-up temperature followed by advancing the spark timing for engine stability. In this sequence, securing ignition while using retarded spark timing is difficult because of the cold cylinder walls and low engine loads. Through previous investigations, the noval multiple ignition sites strategy demonstrated its capability to expend lean burn boundaries beyond traditional single core spark plug and improve cycle to cycle variation. In this work, multisite ignition is tested on a production 4-cylinder direct injection spark ignition engine. A large number of tests are performed on the engine to investigate the impact of ignition strategy on emissions and stability during catalytic converter warm up period as part of the cold-start operation. Results show that the three-core spark igniter shortens the ignition delay thus providing a wider stable spark timing window for stable engine operation. As a result, the concentration of unburnt fuel in the exhaust gas can be reduced before the catalyst reaches the light-off temperature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».