Multiple-objective optimization of heavy-duty compression ignition engine fueled by gasoline/hydrogenated catalytic biodiesel blends at low loads

汽油 点火系统 环境科学 烟灰 废气再循环 氮氧化物 材料科学 汽车工程 核工程 压缩比 生物柴油 废物管理 燃烧 内燃机 催化作用 化学 工程类 航空航天工程 有机化学
作者
Yanzhi Zhang,Zhixia He,Wenjun Zhong,Qian Wang,Weimin Li
出处
期刊:International Journal of Engine Research [SAGE Publishing]
卷期号:24 (1): 64-81 被引量:1
标识
DOI:10.1177/14680874211042247
摘要

Multiple-objective optimization of a heavy-duty compression ignition engine fueled by gasoline/hydrogenated catalytic biodiesel (HCB) blends at low loads was performed by employing the KIVA-3V code and genetic algorithm. In addition, the mechanism of multiple-injection and sensitivity of operating parameters on engine performance of the optimal cases were also explored. The results indicated that efficient combustions for G70H30 (70% gasoline and 30% HCB) and G100 (pure gasoline) with ultra-low nitrogen oxides (NO x ) and soot emissions could be obtained after optimization. As HCB fraction increases, the ranges of operating parameters become more extensive, and the required initial temperature for optimal cases can be effectively reduced. When the main injection occurs after the ignition caused by pilot injection, main injection moderates the heat release rate (HRR) by creating concentration and temperature stratifications in the spray area simultaneously, and the exhaust gas recirculation (EGR) rate, pilot, and main start of injections and pilot fraction play dominant roles on engine performance. Moreover, when main injection is much more advanced than the ignition timing, main injection controls the HRR only through the concentration stratification in the reaction zone, and the EGR rate, initial temperature, and pilot faction have dominated effects on engine performance.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
wyt发布了新的文献求助10
1秒前
4秒前
暴躁的马里奥完成签到,获得积分10
4秒前
童广阁发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
bawei发布了新的文献求助10
5秒前
JING发布了新的文献求助10
6秒前
鸽子完成签到,获得积分20
6秒前
8秒前
陈飞宇发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
9秒前
祁絢完成签到,获得积分10
10秒前
香蕉觅云应助lian采纳,获得10
10秒前
10秒前
传统的捕发布了新的文献求助10
10秒前
执着卿完成签到,获得积分10
11秒前
双目识林完成签到 ,获得积分10
11秒前
DorisHsu发布了新的文献求助10
11秒前
华仔应助纯真的初阳采纳,获得10
11秒前
hhhh发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
fff完成签到 ,获得积分10
12秒前
可乐完成签到,获得积分10
12秒前
英勇绮山发布了新的文献求助10
13秒前
粥粥完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
大方的冰旋完成签到,获得积分10
14秒前
JING完成签到,获得积分10
14秒前
彭花花hh给彭花花hh的求助进行了留言
15秒前
16秒前
luluw发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
17秒前
太就完成签到,获得积分10
18秒前
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Cronologia da história de Macau 5000
Braunwald’s Heart Disease, 2 Vol Set A Textbook of Cardiovascular Medicine 13th Edition 1000
Petrology and Plate Tectonics 800
Prompt Engineering for Clinicians: Harnessing AI in Everyday Medical Practice 600
Electrode Potentials 550
Handbook Of Synthetic Methodologies And Protocols Of Nanomaterials 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 光电子学 物理化学 电极 基因 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6998662
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8674185
关于积分的说明 18392356
捐赠科研通 6474288
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3099797
关于科研通互助平台的介绍 2163667
邀请新用户注册赠送积分活动 2076194