Computational Optimization of Internal Combustion Engines
Permite a los lectores dominar las últimas técnicas para la optimización de motores de combustión interna mediante ordenadores.
La obra "Optimización computacional de motores de combustión interna" presenta el estado del arte de los modelos computacionales y los métodos de optimización para el desarrollo de motores de combustión interna utilizando herramientas de dinámica de fluidos computacional (CFD) multidimensionales y algoritmos genéticos.
Se analizan estrategias para reducir el costo computacional y la dependencia de la malla, así como métodos de análisis de regresión. Se presentan varios estudios de caso en una sección dedicada a las aplicaciones, incluyendo evaluaciones de:
- motores de encendido por chispa,
- motores de combustible dual,
- Motores diésel de servicio pesado y ligero.
Mediante análisis de regresión, los resultados de la optimización se utilizan para explicar las complejas interacciones entre los parámetros de diseño del motor, como el diseño de la boquilla, el momento de la inyección, el remolino, la recirculación de gases de escape, el diámetro del cilindro y la forma de la cavidad del pistón.
La optimización computacional de motores de combustión interna demuestra que las herramientas CFD multidimensionales actuales son lo suficientemente maduras para el desarrollo práctico de motores de combustión interna. Está dirigida a investigadores y diseñadores de ingeniería mecánica y de la industria automotriz.
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Datos de edición y formato
Investigador con una trayectoria destacada en el Engine Research Center de la Universidad de Wisconsin-Madison. Su trabajo se ha centrado en el desarrollo de mecanismos químicos reducidos para combustibles de hidrocarburos y la optimización de la combustión mediante modelos numéricos avanzados.
Posee un doctorado en Ciencias y cuenta con una amplia carrera académica y profesional en modelado numérico y simulación térmica. Ha sido investigador en instituciones como la Universidad de Heidelberg y la Universidad de Wisconsin-Madison. Actualmente, se desempeña en el sector privado liderando proyectos de simulación de fluidos térmicos.
Es una figura prominente en el área de la ingeniería de motores. Durante años fue un pilar fundamental en el Engine Research Center de la Universidad de Wisconsin-Madison. Es reconocido internacionalmente por sus contribuciones al modelado de la atomización de sprays de combustible y por su extenso trabajo en la optimización de estrategias de combustión (como RCCI y encendido por compresión) para mejorar la eficiencia y reducir emisiones en motores de combustión interna.
Este libro en particular, Computational Optimization of Internal Combustion Engines, es valorado académicamente por integrar el estado del arte en modelos computacionales con métodos de optimización (como algoritmos genéticos) para el desarrollo de motores.
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