الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نظام الإشعال
-
النمذجة متعددة الأبعاد لتقنية الديناميكا الهوائية الحسابية/الحركيات الكيميائية لمحركات الغاز الطبيعي-ديزل RCCI: مراحل الاحتراق، الكفاءة والانبعاثات
2026 | المؤلف: Kamran Poorghasemi وآخرون | المجلة: Engineering Perspective | المجال: الجريان وانتقال الموائع (Fluid Flow and Transfer Processes)تبحث الدراسة في عملية الاحتراق في محرك الاحتراق المضبوط بالتفاعل (RCCI) الذي يعمل بوقود مزيج من الغاز الطبيعي (NG) والديزل، باستخدام إطار عمل مرتبط من CFD ثلاثي الأبعاد والديناميكا الكيميائية. تم استخدام آلية ديناميكا كيميائية مختزلة تتكون من 57 نوعًا و190 تفاعلًا لمحاكاة ديناميات الاحتراق. تشير النتائج الرئيسية إلى أن زيادة نسبة الخلط المسبق (PR)…
-
دراسة حول توقع مخرجات أداء المحرك بواسطة خوارزميات التعلم الآلي في محرك HCCI أحادي الأسطوانة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Engineering Perspective | المجال: الجريان وانتقال الموائع (Fluid Flow and Transfer Processes)تناقش ورقة البحث تطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وبشكل خاص خوارزمية AdaBoost وطرق الشجرة، للتنبؤ بمقاييس الأداء لمحركات الاشتعال بالضغط المتجانس (HCCI). تم إنشاء مجموعة بيانات تتكون من 805 إدخالات من خلال تغيير قيمة لامدا (λ) في محرك HCCI أحادي الأسطوانة (Ricardo Hydra) وقياس الأداء عبر سرعات محرك مختلفة. كانت الدراسة تهدف إلى التنبؤ بالمتغيرات الناتجة…
-
التحقيق في أداء محرك الاحتراق الشراري في الوقود المخلوط بالإيثانول والبنزين باستخدام الشبكة العصبية الاصطناعية
2025 | المؤلف: Menelik Walle وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الجريان وانتقال الموائع (Fluid Flow and Transfer Processes)تقيّم هذه الدراسة أداء محرك الاحتراق الشراري باستخدام خلطات الإيثانول والبنزين (E0، E10، E20، وE30) وتستخدم نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بمقاييس الأداء الحرجة مثل استهلاك الوقود المحدد بالفرامل (BSFC)، وكفاءة الاحتراق، والضغط الأقصى في الأسطوانة. تشير النتائج إلى أن كفاءة الاحتراق تتحسن مع زيادة محتوى الإيثانول، حيث حقق E30 كفاءة تبلغ حوالي 77.5%…
