Advanced techniques for quantification and modelling of phase-change processes of renewable fuels and their blends

Informations projet

AHEAD

N° de convention de subvention: 794831

DOI

10.3030/794831

Projet clôturé

Date de signature de la CE 23 Mars 2018

Date de début 21 Janvier 2019

Date de fin 20 Janvier 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 251 857,80

Contribution de l’UE

€ 251 857,80

Coordonné par

CITY ST GEORGES UNIVERSITY OF LONDON
United Kingdom

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Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (6)

Flow visualisation in real-size optical injectors of conventional, additised, and renewable gasoline blends

Auteurs: Milad Heidari-Koochi, Ioannis K. Karathanassis, Phoevos Koukouvinis, Joonsik Hwang, Lyle M. Pickett, David Spivey, Manolis Gavaises
Publié dans: Energy Conversion and Management, 2021, ISSN 0196-8904
Éditeur: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.enconman.2021.115109

Spatio-temporal identification of plume dynamics by 3D computed tomography using engine combustion network spray G injector and various fuels

Auteurs: Joonsik Hwang, Lukas Weiss, Ioannis K. Karathanassis, Phoevos Koukouvinis, Lyle M. Pickett, Scott A. Skeen
Publié dans: Fuel, Numéro 280, 2020, Page(s) 118359, ISSN 0016-2361
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.fuel.2020.118359

Machine-learning enabled prediction of 3D spray under engine combustion network spray G conditions

Auteurs: Joonsik Hwang, Philku Lee, Sungkwang Mun, Ioannis K. Karathanassis, Phoevos Koukouvinis, Lyle M. Pickett, Manolis Gavaises
Publié dans: Fuel, Numéro 293, 2021, Page(s) 120444, ISSN 0016-2361
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.fuel.2021.120444

X-ray phase contrast and absorption imaging for the quantification of transient cavitation in high-speed nozzle flows

Auteurs: I. K. Karathanassis, M. Heidari-Koochi, Q. Zhang, J. Hwang, P. Koukouvinis, J. Wang, M. Gavaises
Publié dans: Physics of Fluids, Numéro 33/3, 2021, Page(s) 032102, ISSN 1070-6631
Éditeur: American Institute of Physics
DOI: 10.1063/5.0038475

Combined visualisation of cavitation and vortical structures in a real-size optical diesel injector

Auteurs: I. K. Karathanassis, J. Hwang, P. Koukouvinis, L. Pickett, M. Gavaises
Publié dans: Experiments in Fluids, Numéro 62/1, 2021, ISSN 0723-4864
Éditeur: Springer Verlag
DOI: 10.1007/s00348-020-03096-1

Machine Learning and transcritical sprays: A demonstration study of their potential in ECN Spray-A

Auteurs: Koukouvinis, F., Rodriguez, C., Hwang, J., Karathanassis, I.K., Gavaises, M., Pickett, L.
Publié dans: International J of Engine Research, 2021, ISSN 1468-0874
Éditeur: Professional Enjineering Publishing Ltd.
DOI: 10.1177/14680874211020292

Conference proceedings (1)

A new pathway for prediction of gasoline sprays using Machine-Learning algorithms

Auteurs: Hwang, J., Lee, P., Karathanasis, I., Koukouvinis, F., Tagliante, F., Nguyen, T. & Pickett, L.
Publié dans: 2022
Éditeur: SAE
DOI: 10.4271/2022-01-0492