Performance Prediction of a Practical Low-Pressure-Ratio Highly Efficient Split-Cycle Recuperated Engine
Notice bibliographique
Résumé
Split-cycle recuperated engines are promising candidates to compete with hydrogen-based fuel cells for high-duty cycles. They can potentially achieve similar, or even higher, efficiencies at the cost of historically cheap piston engines. However, existing approaches are either limited in efficiency or difficult to develop, mainly because of the challenges around the high-temperature expansion piston. This article presents a practical architecture of a low-pressure-ratio, recuperated split-cycle engine with a contact-free expansion piston using labyrinth seals supported by thermodynamics and numerical modeling. The engine operates under a regenerative dual Brayton cycle to combine the benefits of constant pressure heat recuperation and near-constant volume combustion. Thermodynamics results reveal pre-compressing the residual mass in the expansion cylinder before intake is crucial. A 0D transient model integrating main losses is implemented to explore the design space and maximize efficiency through a numerical design of experiments. The blowby in the expansion cylinder is the main loss but remains acceptable for relatively tight clearances. An indicated efficiency of 60% is predicted for a cycle pressure of 20 bar and an expansion piston exhaust temperature of 1250 K. The predicted indicated power density of 6.5 kW/L is relatively low but in the range of micro-combined-heat-power diesel engines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».