As a demand for an automobile increases, air pollution and a problem of the energy resources come to the fore in the world. Consequently, governments of every country established ordinances for green-house gas reduction and improvement of air pollution problem. Especially, as international oil price increases, engine using clean energy are being developed competitively with alternative transportation energy sources development policy as the center. Bio ethanol, one of the renewable energy produced from biomass, gained spotlight for transportation energy sources. Studies are in progress to improve fuel supply methods and combustion methods which are key features, one of the engine technologies. DI(Direct Injection), which can reduce fuel consumption rate by injecting fuel directly into the cylinder, is being studied for Green-house gas reduction and fuel economy enhancement at SI(Spark Ignition). GDI(Galoine Direct Injection) has an advantage to meet the regulations for fuel efficiency and $CO_2$ emissions. However it produces increased number of ultrafine particles, that yet received attention in the existing port-injection system, and NOX. As fuel is injected into the cylinder with high-pressure, a proper injection strategy is required by characteristics of a fuel. Especially, when alcohol type fuel is considered. In this study, we tried to get a base data bio-ethanol mixture in GDI, and combustion for optimization. We set fuel mixture rate and fuel injection pressure as parameters and took a picture with a high speed camera after gasoline-ethanol mixture fuel was injected into a constant volume combustion chamber. We figured out spraying characteristic according to parameters. Also, we determine combustion characteristics by measuring emissions and analyzing combustion.
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.
Two types of fuel supply method ar used in CNG vehicles. One is premixed ignition and the other is gas-jet ignition. In premixed ignition, the fuel is introduced with intake air so that homogeneous air-fuel mixture may form. The ignitability of this method depends on the global equivalence ratio. In gas-jet ignition, CNG is introduced directly into the engine combustion chamber. The overall mixture is stratified by retarded fuel injection. In this study, a visualization technique was employed to obtain fundamental properties regarding overall mixture formation of direct injected CNG fuel inside a constant volume chamber. Jet angles, penetrations and projected jet area with respect to ambient pressure are investigated. The penetration decreases apparently and the time reaching the CVC wall was delayed as the chamber pressure increases. This is caused by the higher inertia of the fluid elements that the injected fluid must accelerate and push aside. It is same to liquid fuel such as diesel and gasoline, but this phenomenon is far more prominent for the gaseous fuel.
The effects of pressure charge on combustion stability and emissions have been analyzed using a GDI single cylinder engine. A late injection mode of stratified condition at the air-fuel ratio of 40:1 for 1200∼2400 rpm was tested while the boosted pressure ratio was increased up to 1.5:1. In-cylinder CFD analysis was also performed for better understanding of in-cylinder flow and fuel spray behavior. With a higher boosted pressure ratio the IMEP was increased greatly due to the increased engine load, and the ISFC was improved by more than 10% at all engine speeds. The regime of stable stratified combustion was extended to a higher engine speed, but the spark ignition angle had to be more advanced for stable combustion. The emissions of ISHC and ISNOx did not show a particular trend for the increased engine speed but a general trend of lower ISHC and higher ISNOx for a gasoline engine.
This paper proposes a new THD reduction algorithm for modular multilevel converters (MMCs) with offset voltage injection operated in nearest level modulation (NLM). High voltage direct current (HVDC) is actively introduced to the grid connection of offshore wind powers, and this paper deals with a voltage generation technique with an MMC for wind power generation. In the proposed method, third harmonic voltage is added for reducing the THD. The third harmonic voltage is adjusted so that each of the pole voltage magnitudes maintains a constant value with a maximum number of (N+1) levels, where N is the number of sub-modules per arm. By using the proposed method, the THD of the output voltage is mitigated without increasing the switching frequency. In addition, the proposed method has advantageous characteristics such as simple implementation. As a part of this study, this paper compares the THD results of the conventional method and the proposed method with offset voltage injection to reduce the THD. In this paper, simulations have been carried out to verify the effectiveness of the proposed scheme, and the proposed method is implemented by a HILS (Hardware in the Loop Simulation) system. The obtained results show agreement with the simulation results. It is confirmed that the new scheme achieved the maximum level output voltage and improved the THD quality.
To understand oxygenated fuel characteristics including spray penetration length and spray angle at a real engine ambient pressure condition, DME was injected into a high pressure chamber by a piezo injector common rail system. The piezo injector common rail system was able to apply steady injection pressure, rapid response, and accurate injection quantity. Injection and ambient pressure were varied to confirm a relation with spray form. Using a direct photographing technique, development process of DME spray was captured. DME injection quantity was enlarged linearly as increasing of the injection pressure. In the high pressure chamber, when the injection pressure was enlarged the penetration length and velocity were increased due to a big momentum of fuel particle at the same ambient pressure. When ambient pressure was increased, the DME spray penetration length and velocity were decreased since the high ambient density of nitrogen was acted as a resistance. Although the ambient pressure and injection pressure were varied, each case of spray angle was almost same since the spray angle had a connection of the injector nozzle geometry.
Scoping analyses for the Safety Injection System (SIS) configuration for Korean Next Generation Reactor (KNGR) are peformed in this study. The KNGR SIS consists of four mechanically separated hydraulic trains. Each hydraulic train consisting of a High Pressure Safety Injection (HPSI) pump and a Safety Injection Tank (SIT) is connected to the Direct Vessel Injection (DVI) nozzle located above the elevation of cold leg and thus injects water into the upper portion of reactor vessel annulus. Also, the KNGR is going to adopt the advanced design feature of passive fluidic device which will be installed in the discharge line of SIT to allow more effective use of borated water during the transient of large break LOCA. To determine the feasible configuration and capacity of SIT and HPSI pump with the elimination of the Low Pressure Safety Injection (LPSI) pump for KNGR, licensing design basis evaluations are performed for the limiting large break LOCA. The study shows that the DVI injection with the fluidic device SIT enhances the SIS performance by allowing more effective use of borated water for an extended period of time during the large break LOCA.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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제1권1호
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pp.133-145
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2000
Plastic molding designers are frequently faced with optimizing multiple defects in injection molded parts. these defects are usually in conflict with each other, and thus a tradeoff needs to be made reach a final compromised solution. In this study, an automated injection molding design methodology has been developed to optimize multiple defects of injection molded parts. Two features of the proposed methodology are as follows: one is to apply the utility theory to transform the original multiple objective optimization problem into single objective optimization problem with utility as objective function, the other is an implementation of a direct search-based injection molding optimization procedure with automated consideration of process variation. The modified complex method is used as a general optimization tool in this research. The developed methodology was applied to an actual molding design and the results showed that the methodology was useful through the CAE simulation using a commercial injection molding software package. Applied to production, this study will be of immense value to industry in reducing the product development time and enhancing the product quality.
Compression ignition direct injection diesel engines employed a high pressure injection system have been developed as a measure to improve a fuel efficiency and reduce harmful emissions. In order to understand the effects of the pressure variation, many experimental works have been done, however there are many difficulties to get data in engine condition. This work gives numerical results for the high pressure effects on spray characteristics in wide or limited space with near walls. The gas phase is modelled by Eulerian continuum conservation equations of mass, momentum, energy and fuel vapour fraction. The liquid phase is modelled using the discrete droplet model approach in Lagrangian form and the drop behavior on a wall is calculated with a new droplet-wall interaction model based on the experiments observing individual drops. The droplet distributions, vapour fractions and gas flows are shown in various injection pressure cases. In free spray case which the injection spray has no wall impaction, the spray dispersion and vapour fraction increase and drop sizes decrease with increasing injection pressure. The same phenomena appears more clearly in wall impaction cases.
Plastic mold designers and frequently faced with optimizing multi-quality issues in injection molded parts. These issues are usually in conflict with each other and thus tradeoff needs to be made to reach a final compromised solution. in this study an automated injection molding design methodology has been developed to optimize multi-quality characteristics of injection molded parts. The features of the proposed methodology are as follows : first utility theory is applied to transform the original multi-objective problem into single-objective problem. Second is an implementation of a direct search-based injection molding optimization procedure with automated consideration of robustness against process variation. The modified complex method is used as a general optimization tool in this study. The developed methodology was applied to an actual mold design and the results showed that the methodology was useful through the CAE simulation using a commercial injection molding software package. Applied to production this study will be of immense value to companies in reducing the product development time and enhancing the product quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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