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Enregistrement W4245351051 · doi:10.5383/ijtee.09.01.007

Computational Analysis of Performance and Emissions of a Compression Ignition Engine under various Air Induction Methods

2014· article· en· W4245351051 sur OpenAlexvenueno aff
Afaaq Mir, M. Marouf Wani

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Thermal and Environmental Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueAdvanced Combustion Engine Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Technology Srinagar
Mots-clésTurbochargerIntercoolerAutomotive engineeringNaturally aspirated engineFour-stroke engineCompression ratioIgnition systemEngine powerEnvironmental sciencePower (physics)Computer scienceExhaust gas recirculationInternal combustion engineEngineeringCombustionMechanical engineeringChemistryPhysicsTurbineGas compressorAerospace engineeringCombustion chamberThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A computational study on performance and exhaust emissions from a 4-stroke DI CI engine using different air induction methods was carried out. Using AVL Boost IC engine simulation software a model was developed with a Naturally Aspirated (NA) air induction mode, the second model was developed by incorporating a turbocharger (TC) and again a third model was developed by the introduction of a turbocharger along with an intercooler (TCI). The individual effects of all the three air induction methods on the performance and emission of engine were studied and compared. The power output for the engine with TCI was observed to be 7.8% more than that of an engine with TC, where as it was even greater i-e 20% more when compared with NA engine. Similar Improved results for torque were also observed in case of an engine with TCI. It was also observed that emissions were higher with TCI followed with TC and NA.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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