Ignition and Combustion Improvement Via Ignition Modulation under Flow Conditions
Notice bibliographique
Résumé
In order to reduce the environmental impact of transportation, the adoption of low and zero carbon fuel is needed to reduce the greenhouse gas emissions from engines, both from tailpipe and well-to-wheel perspectives. However, for some of the promising fuels, such as renewable natural gas and ammonia, the relatively low chemical reactivity and laminar flame speed bring challenge to a rapid and efficient combustion process, especially under lean or diluted conditions to suppress NOx emissions, leading to reduced combustion and thermal efficiencies. To tackle the challenge, high in-cylinder flow speed is needed to shorten the combustion duration, together with strong ignition sources to support the initial flame kernel development. In this paper, an ignition energy modulation system is developed to enhance both discharge current and discharge energy of a spark event to secure the ignition process. Moreover, a rapid compression machine is employed to compress the fuel-air mixture to the elevated pressure and temperature conditions before the ignition process. The cylinder head of the rapid compression machine is designed to generate various flow speed across the spark gap, and the crossflow speed can be adjusted from 3 m/s to 40 m/s under same mixture density and temperatures, which covers the application from low speed to high speed engines. The impact of discharge current amplitude of the spark event on the ignition and combustion characteristics will be discussed in detail, under various excess air ratios, flow speeds, and mixture densities. Ignition timing, discharge current amplitude and duration can be precisely controlled via FPGA system in microsecond order, and both in-cylinder pressure and high speed shadowgraph imaging system will be used to observe and analysis the combustion process. The aim of the study is to identify the efficacy of enhanced flow speed and ignition on the combustion efficiency lean fuel air mixture, respectively, to provide support for the research and development of future low carbon powertrains.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».