The spray characteristics of GDI(Gasoline Direct Injection) injector affects on engine efficiency and emission of a GDI engine. Thus, many researchers have investigated the spray characteristics and the mixture formation of GDI injector. In this study, it was tried to provide the fundamental data for GDl injector design which effects on the spray macroscopic characteristics such as penetration and spray angle. In addition, the mixture formation analyzed by using entropy analysis. The entropy analysis is based on the concept of statistical entropy, and it identifies the degree of homogeneity in the fuel concentration. The results show that as injection pressure increases but as ambient pressure increases, spray penetration decreases and spray angle doesn't affected by increasing injection pressure and ambient temperature. From the entropy analysis results, we could find that the direct diffusion phenomena is a dominant factor in the formation of a homogeneous mixture at downstream of GDI spray especially in vaporizing conditions.
The purpose of this study is to investigate the overall spray behavior characteristics for various injection conditions in a gasoline direct injection(GDI) injector with multi-hole. The spray characteristics, such as the spray penetration, the spray angle, and the injection quantity, were studied through the change of the injection pressure, the ambient pressure, and the energizing duration in a high-pressure chamber with a constant volume. The n-heptane with 99.5% purity was used as the test fuel. In a constant volume chamber, the injected spray was visualized by the spray visualization system, which consisted of the high-speed camera, the metal-halide lamp, the injector control device, and the image analysis system with the image processing program. It was revealed that the injection quantity was mainly affected by the difference between the injection pressure and the ambient pressure. For low injection pressure conditions, the injection quantity was decreased by the increase of the ambient pressure, while it nearly maintained regardless of the ambient pressure at high injection pressure. According to the increase of the ambient pressure in the constant volume chamber, the spray development became slow, consequently, the spray tip penetration decreased, and the spray area increased. In additions, the circular cone area decreased, and the vortex area increased.
The purpose of this study is to use machine learning to build a model capable of predicting the flash boiling spray characteristics. In this study, the flash boiling spray was visualized using Shadowgraph visualization technology, and then the spray image was processed with MATLAB to obtain quantitative data of spray characteristics. The experimental conditions were used as input, and the spray characteristics were used as output to train the machine learning model. For the machine learning model, the XGB (extreme gradient boosting) algorithm was used. Finally, the performance of machine learning model was evaluated using R2 and RMSE (root mean square error). In order to have enough data to train the machine learning model, this study used 12 injectors with different design parameters, and set various fuel temperatures and ambient pressures, resulting in about 12,000 data. By comparing the performance of the model with different amounts of training data, it was found that the number of training data must reach at least 7,000 before the model can show optimal performance. The model showed different prediction performances for different spray characteristics. Compared with the upstream spray angle and the downstream spray angle, the model had the best prediction performance for the spray tip penetration. In addition, the prediction performance of the model showed a relatively poor trend in the initial stage of injection and the final stage of injection. The model performance is expired to be further enhanced by optimizing the hyper-parameters input into the model.
In the cylinder of gasoline direct injection engines, the spray targeting from injectors is of great significance for fuel consumption and pollutant emissions. The automotive industry is putting a lot of effort into improving injector targeting accuracy. To improve the targeting accuracy of injectors, it is necessary to develop models that can predict the spray targeting positions. When developing spray targeting models, the most used technique is computational fluid dynamics (CFD). Recently, due to the superiority of machine learning in prediction accuracy, the application of machine learning in this field is also receiving constant attention. The purpose of this study is to build a machine learning model that can accurately predict spray targeting based on the design parameters of injectors. To achieve this goal, this study firstly used laser sheet beam visualization equipment to obtain many spray cross-sectional images of injectors with different parameters at different injection pressures and measurement planes. The spray images were processed by MATLAB code to get the targeting coordinates of sprays. A total of four models were used for the prediction of spray targeting coordinates, namely ANN, LSTM, Conv1D and Conv1D & LSTM. Features fed into the machine learning model include injector design parameters, injection conditions, and measurement planes. Labels to be output from the model are spray targeting coordinates. In addition, the spray data of 7 injectors were used for model training, and the spray data of the remaining one injector were used for model performance verification. Finally, the prediction performance of the model was evaluated by R2 and RMSE. It is found that the Conv1D&LSTM model has the highest accuracy in predicting the spray targeting coordinates, which can reach 98%. In addition, the prediction bias of the model becomes larger as the distance from the injector tip increases.
The spray characteristics of DISI injector have a great role in gasoline engine efficiency and emission. Thus, many researchers have studied to investigate the spray characteristics of swirl and slit injectors that are used in a DISI engine. In this study, we tried to provide spray parameters, which affect on the spray characteristics such as injection pressure, ambient pressure and ambient temperature. In addition, we calculated $t_{b}\;and\;t_{c}$ to investigate the break up mechanism of test injectors and obtained $C_{v}$ to evaluate the spray characteristics. As the ambient pressure increases in case of slit injector, $C_{v}$ decreases. The laser-induced exciplex fluorescence (LIEF) technique, which is based on spectrally resolved two-color fluorescent emissions, has applied to measure the liquid and vapor phases for on evaporating spray simultaneously. The TMPD/naphthalene proposed by Melton is used as a dophant to detect exciplex signal. The temporal and spatial distribution of liquid and vapor phases during the mixture formation process was measured by this technique. In the LIEF technique, the vapor phase is detected by the monomer fluorescence while the liquid phase is tracked by the exciplex fluorescence. From this experiment, we found that the spray area of the vapor phase is increased with elapsed time after injection and the area of liquid is decreased when the ambient pressure is 0.1MPa. However, the area tends to increase until the end of injection when the ambient pressure is 1.0MPa.
Several efforts to meet the exhaust gas regulation have been undertaken by many researchers in recent years. Main researches are on development of design techniques of intake port and combustion chamber, atomisation of fuel and precise control of air-fuel ratio, post-treatment of exhaust gas and so on. Engine technology is changed from PFI to GDI to correspond with exhaust gas regulation. GDI technique makes it possible to preserve lean air-fuel ratio and control accurate air-fuel ratio. Nevertheless, It is not cleared that information of spray characteristics and atomization process are very dependent on fluctuation of pressure and change of temperature in intake stroke. In this study, a constant volume combustion chamber is manufactured to investigate various fluctuations of in-cylinder pressure for injection duration. It is taken photographs of injection process of conventional GDI injector using PMAS. Then, it was verified experimently that ambient conditions as temperature and pressure of combustion chamber have effects on process of spray growth and atomization of fuel.
High-pressure swirl injectors have usually been employed in Gasoline direct injection engines due to their spray characteristics and the feasibility of their control. Thus the microscopic characteristics of high-pressure swirl spray were investigated by PDA. The correlation between axial and radial velocities and the correlation between droplet size and axial velocity were examined with different axial and radial positions. Two dimensional droplet velocity and its number distribution with size-classified droplets were illustrated. The mean droplet velocity and its SMD were also analyzed at the center of spray, the position having maximum mean axial velocity, and the spray periphery using time dividing method. Finally, the structure of high-pressure swirl spray was presented with the size distribution and velocity profile of droplets.
The objective of this study is to investigate the average droplet size distributions of a GDI spray by simultaneous fluorescence/scattering image technique. GDI engine is recently very popular because of high engine efficiency and low emissions. However, the injectors must have good spray characteristics because the fuel is directly injected into the cylinder. The fuel mixtures used in this study were 2% of fluorobenzene, 9% of DEMA(diethyl-methyl-amine) and 89% of hexane by volume. The system for obtaining 2-D fluorescence/scattering images of fuel spray was constituted of a laser sheet, a doubling prism, optical filters, and an ICCD camera. Using the ratio of the fluorescence to the scattering intensities, SMD distributions were obtained. SMD measured by the technique was compared with that obtained by PDA. It was found that average droplet size was bigger at spray center in the early stage of injection and at the outer periphery of the spray in the late stage of injection.
The influence of fuel spray characteristics on engine performance has been known as one of the major concerns to Improve fuel economy and to reduce exhaust emissions. In general, the UBHC(Unburned Hydrocarbon) emission could be reduced by decreasing the droplet size of the fuel sprays. In PFI (Port Fuel Injection) gasoline engines, the mixture of air and fuel would not be uniform under a certain condition, because the breakup and production of spray droplets are made in a short distance between the fuel injector and intake valve sheat. In this study, were investigated the transient spray characteristics and dynamic behavior of droplets from 2holes-2sprays and 4holes-2sprays type injectors used in PFI gasoline engine. Mean droplet size and optical concentration were measured by LDPA (Laser Diffraction Particle size Analyzer). The variation of droplet mean diameter and optical concentration were measured for understanding the behavior of unsteady spray.
Vaporizing characteristics of two GDI injectors with different spray angles were investigated using exciplex fluorescence method. Injector I has narrower spray angle, while injector II has wider one. The exciplex system of fluorobenzene and DEMA in a non-fluorescing base fuel of hexane was employed. In quantifying concentration of fuel vapor, quenching of concentration and temperature was corrected. Droplet size and velocity were also measured by PDPA under non-vaporizing condition. From obtaining the images of liquid and vapor phases, vaporizing GDI sprays could be divided as two regions: cone and mixing regions. For injector I, vortex region was not developed. High concentration of fuel vapor due to vaporization of many fine droplets was distributed near the spray axis. For injector II, droplets with the diameter of about 10 $\mu$m were distributed in the vortex region. The vortex region had high concentration of fuel vapor due to vaporization of these droplets. Particularly, higher and lower concentrations of fuel vapor were balanced at 2ms after the start of injection for injector II.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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