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Development of a modular Knowledge-Discovery Framework based on Machine Learning for the interdisciplinary analysis of complex phenomena in the context of GDI combustion processes

Botticelli, Massimiliano ORCID iD icon 1
1 Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Die physikalischen und chemischen Phänomene vor, während und nach der Verbrennung in Motoren mit Benzindirekteinspritzung (BDE) sind komplex und umfassen unterschiedliche Wechselwirkungen zwischen Flüssigkeiten, Gasen und der umgebenden Brennraumwand. In den letzten Jahren wurden verschiedene Simulationstools und Messtechniken entwickelt, um die an den Verbrennungsprozessen beteiligten Komponenten zu bewerten und zu optimieren. Die Möglichkeit, den gesamten Gestaltungsraum zu erkunden, ist jedoch durch den hohen Aufwand zur Generierung und zur Analyse der nichtlinearen und multidimensionalen Ergebnisse begrenzt. ... mehr

Abstract (englisch):

The physical and chemical phenomena occurring before, during and after the combustion in Gasoline Direct Injection (GDI) engines are complex and include multiple interactions between liquids, gases and the surrounding materials. In the past years, several simulation tools and measurement techniques have been developed in order to understand and optimize the components involved in the engine combustion processes. However, the possibility to explore the whole design space is limited by the significant efforts required to generate and to evaluate the non-linear and multidimensional results. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000157376
Veröffentlicht am 29.03.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI)
Institut für Kolbenmaschinen (IFKM)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 29.03.2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000157376
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang x, 168 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI)
Prüfungsdatum 30.01.2023
Schlagwörter Knowledge Discovery; Machine Learning Application; Data-Driven Development; Gasoline Direct Injection
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Ovtcharova, Jivka
Koch, Thomas
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