Recently, exhaust gas regulation has been gradually strengthened due to depletion of fossil fuels and environmental problem like a global warming. Due to this global problem, the demand for eco-friendly vehicle development is rapidly increasing. A clean diesel vehicle is considered as a realistic alternative. The common-rail fuel injection system, which is the key technology of the clean diesel vehicle, has adopted injection strategies such as high pressure injection, multiple injection for better atomization of the fuel. In addition, the emission regulations in the future is expected to be more stringent, which a conventional engine is difficult to deal with. One of the way for actively proceeding is the study of alternative fuels. Among them, the bio-diesel has been attracted as an alternative of diesel. So, in this study, spray characteristics of bio-diesel was analyzed in the common-rail fuel injection system with three injectors driven by different operating mechanism.
Spray and combustion process with waste cooking oil (WCO) biodiesel and commercial diesel were analyzed in an optically-accessible single-cylinder compression ignition diesel engine equipped with a high pressure common-rail injection system. Direct imaging method was applied to investigate spray and combustion characteristics. From the mie-scattering results, it was verified that WCO biodiesel had a longer injection delay compared to diesel. Spray tip penetration length of WCO biodiesel was longer and spray angle was narrower than those of diesel due to poor atomization characteristics. In terms of combustion, WCO biodiesel showed later start of combustion, while flame was vanished more rapidly. Analysis of flame luminosity showed that WCO biodiesel combustion had lower intensity and lasted for shorter duration.
The injector, which is used in a 4-valve gasoline engine, is required to be maintained the dual stream because of the design of dual intake port. In addition, the spray characteristics of fuel injector have strong influence on engine performance, exhaust emission, fuel consumption, and especially the cold start condition for the port injection. So, commercial gasoline injectors off different type were inspected. Those are 2 hole,4 hole, air shroud 4 hole, and air shroud 4 hole injector with separator. The spray behavior of dual stream was researched by the visualization system and PDPA system was employed to measure the droplet size. Atomization is one of the most important characteristic, so droplet size distributions and SMD are investigated. And the spray characteristics of each injector are also analyzed such as the spray tip penetration, spray angle, and separation angle.
Many countries are striving to reduce carbon emissions with the goal of net zero by 2050. Accordingly, vehicles are rapidly being electrified to reduce greenhouse gases in the transportation sector. However, many organizations predict that internal combustion engines of LDV (light-duty vehicle) will exist even in 2050, and it is difficult to electrify aircraft and large ships in a short time. Therefore, synthetic fuel (i.e., e-Fuel) that can reduce carbon emissions and replace existing fossil fuels is in the spotlight. The e-Fuel refers to a fuel synthesized by using carbon obtained through various carbon capture technologies and green hydrogen produced by eco-friendly renewable energy. The purpose of this study is to compare and analyze the injection and spray characteristics of the simulated e-Gasoline. We mixed the hydrocarbon fuel components according to the composition ratio of the synthetic fuel produced based on the FT(Fischer-Tropsch) process. As a result of injection rate measurement, simulated e-Gasoline showed no significant difference in injection delay and injection period compared to standard gasoline. However, due to the low vapor pressure of the simulated e-Gasoline, the spray tip penetration (STP) was lower, and the size of spray droplets was larger than that of traditional gasoline.
Numerical analysis about atomization and wall impingement process of hollow-cone fuel spray is performed by a modified KIVA code with hybrid model. The atomization process is modeled by using hybrid breakup model that is composed of Linearized Instability Sheet Atomization(LISA) model and Aerodynamically Progressed Taylor Analogy Breakup(APTAB) model. The Gosman model, which is based on the droplet behaviors after impingement determined by experimental correlations, is used for spray-wall impingement process. The LIEF technique was used to compare the results with those of experiment. The calculations and experiments are carried out at the ambient pressures of 0.1 MPa and 0.5 MPa and the ambient temperature of 293K. It was found that the calculated results show satisfactory agreement with experimental ones.
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.
The effects of density change of ambient gas on mixture formation process have been investigated in high temperature and pressure field. To analyze the mixture formation process of evaporating diesel spray is important for emissions reduction in actual engines. Ambient gas density was selected as experimental parameter. The ambient gas density was changed from $r_a=5.0kg/m^3\;to\;r_a=12.3kg/m^3$ with a high pressure injection system(ECD-U2). For visualization of the experiment phenomenon, a CVC(Constant Volume Chamber) was used in this study. The ambient temperature and injection pressure are kept as 700K and 72MPa, respectively. The images of liquid and vapor phase in the evaporating free spray were simultaneously taken by exciplex fluorescence method. As experimental results, with increasing ambient gas density, the tip penetration of the evaporating free spray decreases due to the increase in the drag force from ambient gas.
The flow field and spray characteristics for loop scavenged type 2stroke engine having pancake shape was numerically computed using KIVA-Ⅱ code. The cylinder has 1intake port, 2side intake ports and 1exhaust port with induced flow angle 25 deg. In engine calculation, the chop techniques is used to strip or add planes of cells across the mesh adjacent to the TDC and the BDC(ports parts) for preventing the demand of exceed time during the computation, providing a control on cell height in the squish region. The modified turbulent model including the consideration of the compressibility effect due to the compression and expansion of piston was also used. The case of 25 deg.(injection angle) which is opposite to scavenging flow direction shows better the distribution of droplets and the evaporation rate of droplets compared to other cases(0 deg., - 25 deg.). When injection pressure was increased, the spray tip penetration became longer. When injection pressure was increased, the interaction between the upward gas velocity and spray droplets strongly cause. Thus the breakup of droplets is strongly occurred and the evaporation rate of droplets was found to be better.
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.
본 연구에서는 디이젤분무 주위기체의 유동특성중에서 유동속도에 관하여 보 고 하였다. 본모에서는 분무기간중 분사압력의 시간경과특성이 상이한 두 종류의 분 사계를 사용하여 생성된 분무와 주위 기체와의 유동방향의 시간경과 및 유입시기, 정 상유입속도 도달시간등을 분무의 축방향과 반경방향에 대하여 상세한 측정결과를 얻었 기에 보고한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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