Se desarrolla un modelo dinámico de ignición por compresión de carga homogénea (HCCI), basado en principios de cinética química e inteligencia artificial. El modelo puede predecir rápidamente la probabilidad de combustión, las propiedades termoquímicas y el momento exacto del inicio de la combustión (SOC). Se desarrolla una función de realización sobre la base del modelo de cinética química del Laboratorio Nacional de Sandia, y el mecanismo químico del metano GRI3.0. Las condiciones de entrada se optimizan mediante un algoritmo genético (GA), de modo que la combustión se inicia y la sincronización del SOC se sitúa en el ángulo del cigüeñal deseado. El mejor momento SOC para lograr un mayor rendimiento y eficiencia en los motores HCCI es entre 5 y 15 grados de ángulo del cigüeñal (CAD) después del punto muerto superior (TDC). Para lograr esta sincronización SOC, en el primer caso, la temperatura de entrada y la relación de equivalencia se optimizan simultáneamente y en el segundo caso, la relación de compresión se optimiza mediante GA. Los resultados del modelo se validan con trabajos anteriores. El tiempo de SOC puede predecirse en menos de 0,01 segundos y el ahorro de tiempo de CPU es alentador. Este modelo puede utilizarse con éxito para aplicaciones reales de control de motores.
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Tesis:
Estudio de pre factibilidad: planta de transformación de residuos orgánicos en bioetanol (PTROE)
Tesis:
Análisis de viabilidad económica de biocombustibles de cuarta generación
Artículo:
Hacia la implantación a escala nacional de una mezcla de biodiésel al 40% en Indonesia: una prueba exhaustiva en carretera y una evaluación en laboratorio
Capítulo de libro:
Caracterización de la biomasa como combustibles no convencionales por técnicas térmicas
Artículo:
Una mirada atrás al programa de especies acuáticas del Departamento de Energía de los Estados Unidos : Biodiesel a partir de algas