Parametric study of the impact of EGR and fuel properties on diesel engine performance using a predictive thermodynamic model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a detailed quasi-dimensional model that can assist in the design process as it allows predicting the performance and emissions of compression ignition (CI) engines functioning with different fuels, such as kerosene and Diesel. The proposed model includes a new dedicated fuel injection mass flow rate sub-model that is coupled to the multi-zone spray packet concept for spray development. Moreover, fuel spray development and its interaction with in-cylinder swirl is considered and allows studying the influence of combustion chamber design, fuel injection strategy, as well as fuel properties. The model is validated against single and double injection strategies using kerosene and diesel fuels and is shown to be capable of predicting engine performance with a good accuracy. The results obtained from the parametric studies have shown proper trend with respect to the effect of the bowl-to-bore diameter ratio, EGR rate and temperature or fuel properties. This latter predicts that fuels with higher lower heating values (LHVs) can decrease NO and soot emissions by using retarded injection timing, while the boiling temperature has a small effect on the evaporation and mixture formation process. Finally, a fuel with a high enthalpy of vaporization can achieve lower soot emissions by increasing the swirl ratio or increasing the injection timing although doing so is detrimental to the power output.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle