CN109443778A - 一种发动机声品质预测方法 - Google Patents

一种发动机声品质预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109443778A
CN109443778A CN201811146112.2A CN201811146112A CN109443778A CN 109443778 A CN109443778 A CN 109443778A CN 201811146112 A CN201811146112 A CN 201811146112A CN 109443778 A CN109443778 A CN 109443778A
Authority
CN
China
Prior art keywords
engine
sound quality
rise
rate
engine sound
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811146112.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109443778B (zh
Inventor
尹必峰
王子宇
钟君杰
杜雪伟
许晟
贾和坤
张立峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
SAIC Motor Corp Ltd
Jiangsu University
Original Assignee
SAIC Motor Corp Ltd
Jiangsu University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SAIC Motor Corp Ltd, Jiangsu University filed Critical SAIC Motor Corp Ltd
Priority to CN201811146112.2A priority Critical patent/CN109443778B/zh
Publication of CN109443778A publication Critical patent/CN109443778A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109443778B publication Critical patent/CN109443778B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/04—Testing internal-combustion engines
    • G01M15/05—Testing internal-combustion engines by combined monitoring of two or more different engine parameters

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Combined Controls Of Internal Combustion Engines (AREA)

Abstract

本发明提出了一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；计算发动机高频振荡能量；计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。本发明通过燃烧特征参数预测发动机声品质，通过测量发动机缸内压力，提取气缸压力高频振荡和燃烧过程压力升高率循环波动等燃烧特征参数，通过燃烧过程特征参数可以直接预测发动机声品质尖锐度与粗糙度，不需要对发动机进行噪声测量，节省了大量主观评测所需时间，并且可以为后期发动机和整车噪声品质优化提供了参考依据。

Description

一种发动机声品质预测方法
技术领域
本发明属于发动机研究领域，具体涉及一种发动机声品质预测方法。
背景技术
发动机在稳定运行过程中，辐射出的噪声大体可以分为两部分，一部分是由发动机组件振动产生的机械噪声，另一部分是由发动机燃烧过程产生的燃烧噪声。在发动机稳态运行过程中，机械噪声可以认为保持不变，发动机燃烧过程中的高频振荡通过机体传播进入空气，对发动机声品质尖锐度具有较大的影响，而燃烧过程的循环波动，则对声品质粗糙度存在较大的影响。
现有技术中，基于UDS和AHP的柴油机声品质评价指标，通过建立柴油机噪声品质评价的递阶层次结构模型，对各个因素赋予相应的权重，对发动机声品质进行主观评价。现有技术中，基于时域动态特性分析的车内声品质预测方法，通过采集信号样本，对声品质客观参数进行计算，建立声品质客观综合评价模型对车辆行驶过程中声品质进行预测。现有技术中，乘用车车内噪声声品质预测方法，采用听觉外周计算模型计算声品质客观参数，并通过BP神经网络建立车内声品质的主观评价模型。上述现有技术中对噪声品质进行评估，主要针对整车进行声品质分析，忽略了发动机作为主要噪声源对声品质的影响。并且在进行声品质评估过程中，主要通过主观评价法进行评测，数据样本需求量大，评价过程繁琐。
发明内容
本发明的目的是针对上述问题提供一种发动机声品质预测方法，本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一。
本发明的技术方案是：待发动机运行稳定，通过控制器改变发动机控制参数，测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线，对发动机气缸压力曲线进行滤波处理得到气缸压力高频振荡，并对燃烧过程产生的高频振荡进行能量积分，计算发动机高频振荡能量(Pa2×108)，通过高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度。求气缸压力随时间变化曲线的一阶导数，并计算多个工作循环的最大压力升高率循环波动，通过循环波动预测发动机声品质粗糙度。
一种发动机声品质预测方法，包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；
计算发动机高频振荡能量；
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
上述方案中，在计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动中，
若发动机只具有一次喷射策略，则计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动；
若发动机具有预喷射策略，则计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
上述方案中，所述发动机高频振荡能量Etotal通过下面公式计算：
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。
上述方案中，若发动机只具有一次喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动COV：
其中，xi为发动机某一工作循环的压力升高率，i为发动机某一工作循环，为n次循环最大压力升高率的平均值，σx为n次循环最大压力升高率的标准偏差，n为工作循环次数。
上述方案中，若发动机具有预喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和COVtotal：
COVtotal＝COVpilot+COVmain
其中，COVtotal为总压力升高率循环波动；COVpilot为预喷射引起的压力升高率循环波动；COVmain为主喷射引起的压力升高率循环波动。
上述方案中，所述通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度通过以下公式计算：
其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量。
上述方案中，若发动机只有一次喷射策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
上述方案中，若发动机具有预喷策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过燃烧特征参数预测发动机声品质，通过测量发动机缸内压力，提取气缸压力高频振荡和燃烧过程压力升高率循环波动等燃烧特征参数，通过燃烧过程特征参数可以直接预测发动机声品质尖锐度与粗糙度，不需要对发动机进行噪声测量，方法较为简便，节省了大量主观评测所需时间。通过气缸压力高频振荡直接预测发动机声品质尖锐度，与测量结果具有较好的一致性。通过压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度，对发动机喷油策略进行区分，可适用于无预喷策略的农用机械，适用性较为广泛，并且预测精确度较高。通过燃烧特征参数预测发动机声品质，可以为发动机开发、标定与噪声优化提供参考依据。
附图说明
图1为本发明方法流程框图。
图2为本发明气缸压力与通过气缸压力计算得到的气缸压力高频振荡，其中燃烧过程通过放热率曲线进行确定；
图3为本发明根据高频振荡能量预测发动机尖锐度图。
图4为本发明气缸压力随时间变化曲线以及通过计算得到的发动机压力升高率；
图5为本发明不同喷油策略下具有的发动机压力升高率，其中当发动机只具有一次喷射策略，其燃烧过程压力升高率为单独峰值；当发动机具有预喷策略时，其燃烧过程压力升高率呈现明显的双峰趋势。
图6为本发明发动机只具有一次喷射策略时对声品质粗糙度进行预测图。
图7为本发明发动机具有预喷策略时对声品质粗糙度进行预测图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细说明，但本发明的保护范围并不限于此。
现在将具体参考本发明的各个实施方案，在附图中和以下的描述中示出了这些实施方案的实例。虽然本发明与示例性实施方案相结合进行描述，但是应当了解，本说明书并非旨在将本发明限制为那些示例性实施方案。而是提供这些实施方式以使得本公开详尽且完整。
本发明通过发动机气缸压力随时间的变化曲线计算燃烧过程中的特征参数，通过特征参数对发动机声品质进行预测。特别的是涉及通过发动机燃烧过程特征参数对怠速工况发动机声品质进行预测，可用于对怠速工况发动机噪声品质进行预测及评估。
图1为根据本发明所述发动机声品质预测方法的流程框图，所述发动机声品质预测方法包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线：运行发动机，通过控制器改变发动机控制参数，待发动机运行稳定，测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线。本实施例中，具体的通过下面方法测量：运行发动机，带发动机水温、油温到达预设值，可认为发动机处于稳定运行状态。通过控制器改变至少一个与发动机运行过程喷油相关的运行参数，待发动机缸内压力变化趋于稳定，采集发动机气缸压力，为确保试验结果准确性，优选的，需要记录不少于40个工作循环。随后再次通过控制器改变至少一个与发动机运行过程进气相关的运行参数，待发动机缸内压力变化趋于稳定，再次记录发动机气缸压力。最后得到发动机气缸压力随时间的变化曲线。
计算发动机高频振荡能量：发动机高频振荡能量是对发动机气缸压力进行高频滤波，并对滤波后气缸压力进行积分。本实施例中，对所记录的多个工作周期的气缸压力进行平均处理，优选的，并进行4000Hz以上高通滤波，得到缸压高频振荡，通过以下公式计算一个完整工作循环的高频振荡能量(Pa2×108)：
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动：计算发动机压力升高率，通过对发动机气缸压力随时间变化进行一阶求导；计算多个发动机工作循环下的压力升高率，若该发动机只具有一次喷射策略，则统计多个循环下由该次喷射引起的最大压力升高率，并计算其循环波动；若该发动机具有预喷策略，则统计多个循环下由预喷和主喷分别引起的最大压力升高率，并将两部分循环波动进行求和。
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
优选的，如图2所示，待发动机运行稳定，记录气缸压力随时间的变化曲线S110，并进行4000Hz以上高频滤波，得到压力高频振荡部分S111，通过放热率曲线S112确定燃烧过程的起始与终止位置，对高频振荡S111进行能量积分，得到高频振荡能量(Pa2×108)。如图3所示，为改变喷油策略后不同高频振荡能量的发动机尖锐度，如表1所示，通过公式可计算发动机声品质尖锐度，其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量(Pa2×108)。
表1发动机声品质尖锐度
编号 高频振荡能量(Pa2×108) 声品质尖锐度(acum)
1 15.04711 1.74522
2 15.71353 1.74438
3 15.77827 1.75737
4 15.80059 1.7552
5 15.85915 1.74565
6 15.88983 1.74074
7 16.31943 1.75724
8 16.4749 1.76029
9 16.61313 1.76486
10 16.93044 1.7663
11 17.60605 1.7769
12 17.7549 1.7848
13 17.96947 1.8079
14 18.29895 1.81647
优选的，如图4所示，待发动机运行稳定，通过气缸压力随时间的变化曲线S113计算发动机压力升高率S114，并统计多个循环的最大压力升高率循环波动。如图5所示，若发动机只具有一次喷射，统计由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动S115；若发动机具有预喷策略，则统计由预喷S116和主喷S117引起的最大压力升高率循环波动之和。如图6所示，为只具有一次喷射策略最大压力升高率循环波动与声品质粗糙度。如表2所示，通过公式即可计算无预喷策略下的发动机声品质粗糙度。其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
表2声品质粗糙度(只有一次喷射策略)
编号 最大压力升高率循环波动(％) 声品质粗糙度(asper)
1 17.98 1.7818
2 15.76 1.72173
3 19.45 1.84259
4 18.45 1.79518
5 20.46 1.86536
6 19.45 1.83643
7 18.46 1.80234
8 16.57 1.75431
9 17.54 1.75298
10 18.56 1.83342
如图7所示，为具有预喷策略下最大压力升高率循环波动与声品质粗糙度。如表3所示，通过即可计算有预喷策略下的发动机声品质粗糙度。其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
表3声品质粗糙度(具有预喷策略)
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施例或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种发动机声品质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
测量并记录发动机气缸压力随时间的变化曲线；
计算发动机高频振荡能量；
计算发动机压力升高率，并计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动；
通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度；
通过发动机最大压力升高率循环波动预测发动机声品质粗糙度。
2.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，在计算多个工作循环下的发动机最大压力升高率循环波动中，
若发动机只具有一次喷射策略，则计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动；
若发动机具有预喷射策略，则计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
3.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，所述发动机高频振荡能量Etotal通过下面公式计算：
其中，P为气缸压力滤波后高频振荡部分，θSoC为燃烧始点，θEoC为燃烧终点，Etotal为燃烧过程的高频振荡能量，dθ为曲轴转角。
4.根据权利要求2的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机只具有一次喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动COV：
其中，xi为发动机某一工作循环的压力升高率，i为发动机某一工作循环，为n次循环最大压力升高率的平均值，σx为n次循环最大压力升高率的标准偏差，n为工作循环次数。
5.根据权利要求2的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机具有预喷射策略，则通过以下公式计算多个工作循环下，由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和COVtotal：
COVtotal＝COVpilot+COVmain
其中，COVtotal为总压力升高率循环波动；COVpilot为预喷射引起的压力升高率循环波动；COVmain为主喷射引起的压力升高率循环波动。
6.根据权利要求1所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，所述通过发动机高频振荡能量预测发动机声品质尖锐度通过以下公式计算：
其中，yacum为发动机声品质尖锐度，xE为发动机高频振荡能量。
7.根据权利要求1或2所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机只有一次喷射策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCm为由该次喷射引起的最大压力升高率循环波动。
8.根据权利要求1或2所述的发动机声品质预测方法，其特征在于，若发动机具有预喷策略，通过以下公式计算预测的发动机声品质粗糙度：
其中，yasper为发动机声品质粗糙度，xCt为由预喷射和主喷射分别引起的最大压力升高率循环波动之和。
CN201811146112.2A 2018-09-29 2018-09-29 一种发动机声品质预测方法 Active CN109443778B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811146112.2A CN109443778B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种发动机声品质预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811146112.2A CN109443778B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种发动机声品质预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109443778A true CN109443778A (zh) 2019-03-08
CN109443778B CN109443778B (zh) 2020-11-10

Family

ID=65544641

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811146112.2A Active CN109443778B (zh) 2018-09-29 2018-09-29 一种发动机声品质预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109443778B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110285982A (zh) * 2019-07-31 2019-09-27 重庆长安汽车股份有限公司 汽车或发动机的声品质相对变化量的评价方法、装置及控制器
CN110987455A (zh) * 2019-12-24 2020-04-10 天津雷沃发动机有限公司 一种发动机燃烧噪声的计算方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19909486A1 (de) * 1998-03-10 1999-09-23 Avl List Gmbh Verfahren zur Bewertung der Qualität von Instationären Geräuschen von Geräuschquellen
JP2008298474A (ja) * 2007-05-29 2008-12-11 Fuji Heavy Ind Ltd 車両用音質評価装置、及び、車両用音質評価方法
JP4821555B2 (ja) * 2006-10-16 2011-11-24 いすゞ自動車株式会社 擬似燃焼加振装置
CN104679962A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 大连交通大学 基于kiva和sysnoise耦合内燃机的燃烧噪声预测分析方法
CN104866671A (zh) * 2015-05-26 2015-08-26 山东大学 一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法
CN105260549A (zh) * 2015-10-22 2016-01-20 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种内燃机燃烧噪声的确定方法
CN105300696A (zh) * 2015-10-27 2016-02-03 重庆交通大学 一种中置微客发动机整车静止状态车外声品质测试方法
CN106194464A (zh) * 2014-10-20 2016-12-07 现代自动车株式会社 用于控制发动机燃烧噪声反馈的方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19909486A1 (de) * 1998-03-10 1999-09-23 Avl List Gmbh Verfahren zur Bewertung der Qualität von Instationären Geräuschen von Geräuschquellen
JP4821555B2 (ja) * 2006-10-16 2011-11-24 いすゞ自動車株式会社 擬似燃焼加振装置
JP2008298474A (ja) * 2007-05-29 2008-12-11 Fuji Heavy Ind Ltd 車両用音質評価装置、及び、車両用音質評価方法
CN106194464A (zh) * 2014-10-20 2016-12-07 现代自动车株式会社 用于控制发动机燃烧噪声反馈的方法
CN104679962A (zh) * 2015-03-17 2015-06-03 大连交通大学 基于kiva和sysnoise耦合内燃机的燃烧噪声预测分析方法
CN104866671A (zh) * 2015-05-26 2015-08-26 山东大学 一种基于振动速度信号识别最大压力升高率的方法
CN105260549A (zh) * 2015-10-22 2016-01-20 中国汽车工程研究院股份有限公司 一种内燃机燃烧噪声的确定方法
CN105300696A (zh) * 2015-10-27 2016-02-03 重庆交通大学 一种中置微客发动机整车静止状态车外声品质测试方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
B. PARK 等: "Study on Noise Generation Characteristics of Simulated EGR System for Compression Ignition Diesel Engine", 《JOURNAL OF ILASS-KOREA》 *
F PAYRI 等: "Sound quality assessment of Dieselcombustion noise using in-cylinder pressure components", 《MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY》 *
刘海 等: "乘用车用柴油机噪声声品质预测技术", 《汽车技术》 *
张庆辉 等: "共轨压力对柴油机噪声及声品质的影响", 《中南大学学报(自然科学版) 》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110285982A (zh) * 2019-07-31 2019-09-27 重庆长安汽车股份有限公司 汽车或发动机的声品质相对变化量的评价方法、装置及控制器
CN110285982B (zh) * 2019-07-31 2021-02-05 重庆长安汽车股份有限公司 汽车或发动机的声品质相对变化量的评价方法、装置及控制器
CN110987455A (zh) * 2019-12-24 2020-04-10 天津雷沃发动机有限公司 一种发动机燃烧噪声的计算方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN109443778B (zh) 2020-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7747380B2 (en) Method for real-time estimation of engine combustion parameters from vibratory signals
JP3184917B2 (ja) 走行特性分析方法および走行特性評価装置
Dernotte et al. Investigation of the sources of combustion noise in HCCI engines
CN109443778A (zh) 一种发动机声品质预测方法
CN112052527B (zh) 一种直升机振动环境谱编制方法
Broatch et al. A direct transform for determining the trapped mass on an internal combustion engine based on the in-cylinder pressure resonance phenomenon
Zhang et al. Fault feature extraction of diesel engine based on bispectrum image fractal dimension
CN112129830A (zh) 基于涡流电导率的飞机金属结构烧伤检测方法
CN111024347B (zh) 一种电抗器健康状态评估方法
CN108846146B (zh) 一种评价车内动力噪声tgw的方法
CN116842739A (zh) 一种船用柴油机燃烧性能评价和早期故障预测方法
Guardiola et al. Integration of intermittent measurement from in-cylinder pressure resonance in a multi-sensor mass flow estimator
Wang et al. An intelligent approach for engine fault diagnosis based on wavelet pre-processing neural network model
CN112415892B (zh) 一种汽油机起动标定控制参数优化方法
Zhang et al. A comprehensive evaluation model of electric bus interior acoustic comfort and its application
Wysocki et al. Analysis of the possibility of determining the general characteristics using the operational data of a vehicle engine
CN106706057A (zh) 单流量计型燃料消耗测量装置
CN112461357B (zh) 一种发动机半阶音的评价方法
CN115223576A (zh) 基于mfcc的变压器声纹特征可控精度提取和识别方法与系统
CN114878154A (zh) 一种评价车辆增压器执行杆摩擦噪声的方法
Alahmer et al. Monitoring of a spark ignition engine malfunctions using acoustic signal technique
Wang et al. Noise optimization of diesel engines with new combustion systems
DE102016124834A1 (de) Verfahren zur Bestimmung eines Partikelmassenstroms eines Verbrennungsmotors
Chauvin et al. Real-time combustion parameters estimation for HCCI-diesel engine based on knock sensor measurement
Zhang et al. Psychoacoustic study on contribution of fan noise to engine noise

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant