Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
5
spoza listy
Status:
Autorzy: Sen Asok K., Litak Grzegorz, Wagner Robert M.
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2019
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 252
Numer artykułu: 1008
Strony: 1 - 6
Web of Science® Times Cited: 3
Bazy: Web of Science
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: III International Conference of Computational Methods in Engineering Science (CMES’18)
Skrócona nazwa konferencji: CMES’18
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 22 listopada 2018 do 24 listopada 2018
Miasto konferencji: Kazimierz Dolny
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 14 stycznia 2019
Abstrakty: angielski
We have studied cyclic heat release variability in a spark-ignition engine under exhaust gas recirculation (EGR), using nitrogen to simulate EGR. Five EGR levels are examined. We used wavelet analysis to identify the dominant modes of fluctuation and how these modes vary in time. It is found that at a low EGR level, the heat release variations exhibit high-frequency intermittent oscillations. As the EGR level increases, the high-frequency oscillations tend to become more persistent, occurring continuously over many cycles. When the EGR level is sufficiently high, intermittent oscillations are observed at both high and low frequencies. In addition, persistent low-frequency fluctuations are present at the high EGR level. We have fitted theoretical probability models to the empirical heat release distributions. Depending on the EGR level, a three-parameter probability density function such as the generalized logistic distribution, a four-parameter distribution such as Johnson SB, or the five-parameter Wakeby distribution is found to provide a good fit. The goodness of fit of the theoretical distributions is assessed by the Kolmogorov-Smirnov (KS) test statistics. A good understanding of cyclic variability is essential to develop effective control strategies for efficient combustion.