Advances and Challenges in Combustion Control of Radio Frequency Oscillating Plasma Discharge
Notice bibliographique
Résumé
Article Advances and Challenges in Combustion Control of Radio Frequency Oscillating Plasma Discharge Linyan Wang , Xiao Yu , Graham Reader , and Ming Zheng * Department of Mechanical, Automotive and Materials Engineering, University of Windsor, 401 Sunset Avenue, Windsor, N9B 3P4 Ontario, Canada * Correspondence: mzheng@uwindsor.ca Received: 18 July 2023 Accepted: 13 September 2023 Published: 20 September 2023 Abstract: Oscillating plasma (corona) ignition is a promising technique for producing a larger initial ignition volume for achieving cleaner combustion. The oscillating plasma system provides a quick response to the ignition command compared with the conventional transistor-coil-ignition systems (TCI). Subsequently, the shorter combustion duration contributes to further improvement of engine efficiency under lean/diluted conditions. The challenges of oscillating plasma ignition appear under elevated background pressures, mostly owing to fewer plasma streamers and even void discharge, thus the advantage of oscillating plasma discharge over spark discharge is compromised. To suffice the industrial applications, the challenges of plasma generation and control platforms are investigated and discussed in this work. The challenges include ignition control, background condition impacts, and other external disturbances. A flexible modulation for oscillating plasma generation is established, with the measurements of discharge voltage and current. High-speed imaging, simultaneous with electrical waveform measurements is applied to record the plasma formation and flame propagation. This research provides advances in the ignition control for the oscillating plasma discharge, adding a foundation and reference for the oscillating plasma diagnostics under engine-like conditions with variations of pressure, temperature, gas composition, and flow pattern.
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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 ».