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By separating the fluid dynamic calculation from that of the chemistry, the unsteady flamelet model allows the use of comprehensive chemical mechanisms, which include several hundred reactions. This is necessary to describe the different processes that occur in a DI Diesel engine such as autoignition, the burnout in the partially premixed phase, the transition to diffusive burning, and formation of pollutants like NOx and soot. The highly nonlinear reaction rates need not to be simplified, and the complete structure of the combustion process is preserved. Using the Representative Interactive Flamelet (RIF) model, the one-dimensional unsteady set of partial differential equations is solved online with the 3D CFD code. The flamelet solution is coupled to the flow and mixture field by several time dependent parameters (enthalpy, pressure, scalar dissipation rate). In return, the flamelet code yields the species concentrations, which are then used by the 3D CFD code to compute the temperature field and the density. The density is needed in the 3D CFD code for the solution of the turbulent flow and mixture field. Pollutant formation in a Volkswagen DI 1900 Diesel engine is investigated experimentally. The engine is fueled with Diesel and two reference fuels. One reference fuel is pure n-decane. The second is a two-component fuel consisting of 70% (liquid volume) n-decane and of 30% (liquid volume) alpha-methylnaphthalene (Idea-fuel). The experimental results show good agreement for the whole combustion cycle (ignition delay, maximum pressures, torque and pollutant formation) between the two-component reference fuel and Diesel. The simulations are performed for both reference fuels and are compared to the experimental data. Nine different flamelet calculations are performed for each simulation to account for the variability of the scalar dissipation rate, and its effect on ignition is discussed. Pollutant formation (NOx and soot) is predicted for both reference fuels. The contributions of the different reaction paths (thermal, prompt, nitrous, and reburn) to the NO formation are shown. Finally, the importance of the mixing process for the prediction of soot emissions is discussed. En séparant calculs aérodynamiques et calculs chimiques, le modèle instationnaire de flamelet permet d'introduire des mécanismes chimiques complets qui comprennent plusieurs centaines de réactions. Ceci est indispensable pour décrire les différents processus qui ont lieu dans un moteur Diesel à injection directe (ID) tels que l'auto-inflammation, la fin de la phase de prémélange partiel, la transition vers une combustion diffusive et la formation de polluants tels que les NOx et les suies. Il n'est pas nécessaire de simplifier les taux de réactions hautement non linéaires, d'autre part, la structure complète du processus de combustion est conservée. En utilisant le modèle de type Representative Interaction Flamelet (RIF), l'ensemble monodimensionnel instationnaire d'équations différentielles aux dérivées partielles est résolu en interaction avec le code CFD 3D. La solution ainsi obtenue est couplée avec les flux gazeux et le champ de mélange par l'intermédiaire de plusieurs paramètres dépendant du temps (l'enthalpie, la pression, le taux scalaire de dissipation). En retour, le modèle de flamelet fournit les concentrations moyennes des espèces chimiques, qui sont ensuite exploitées par le code CFD 3D pour calculer les champs de températures et les densités. La densité est nécessaire au code CFD 3D pour déterminer les flux turbulents et le champ de mélange. La formation des polluants est déterminée expérimentalement dans un moteur Diesel Volkswagen DI 1900. Le moteur est alimenté avec du gazole et deux carburants de référence. Un des carburants de référence est du n-décane pur. Le second est un carburant bicomposant formé de 70 % (du volume liquide) de n-décane et de 30 % d'alpha-méthylnaphtalène (Idea-fuel). Les résultats expérimentaux indiquent un bon Nox et suies) pour les deux carburants de référence. La contribution des différents mécanismes de réactions pour la formation du NO est indiquée (thermique, prompt, protoxyde, recombustion). Enfin accord sur toute la phase de combustion (délai d'allumage, pression maximale, couple et formation des polluants) entre le carburant de référence bicomposant et le gazole. Les simulations sont réalisées pour les deux carburants de référence et sont comparées aux données expérimentales. Neuf calculs de flamelet différents sont effectués pour chaque simulation, de manière à prendre en compte la variabilité du taux scalaire de dissipation dont les effets sur le déclenchement de la combustion sont ici commentés. Nous établissons la formation des polluants (NOx et suies) pour les deux carburants de référence. La contribution des différents mécanismes de réaction pour la formation du NO est indiquée (thermique, prompt, protoxyde, recombustion). Enfin, nous dressons un examen de l'importance du processus de mélange pour la prévision des suies.

Numerical investigations concerning the turbulent flame front propagation in Gasoline Direct Injection (GDI) engines were made by implementing a flamelet model in the CFD code Fire. The advantage of this combustion model is the decoupling of the chemistry from the turbulent flow. For this purpose the combustion chamber has to be divided into a burned and an unburned area, which is realized by transporting a scalar field (G-Equation). The reference value defines the present averaged flame position. The complete reaction kinetics is calculated interactively with the CFD code in a one dimensional Representative Interactive Flamelet (RIF) code. This combustion model was verified by simulating a 2. 0 l-2 V gasoline engine with homogeneous combustion where a parameter study was conducted to check the flamelet model for plausibility. Finally, the potential of this combustion model was investigated by simulating a hypothetical 2. 0 1-4 V GDI engine. Une investigation numérique relative à la propagation des fronts de flammes turbulents dans les moteurs à essence à injection directe (GDI) a été menée en implantant un modèle de flameletdans le code 3D Fire. L'avantage de ce modèle de combustion est de découpler la chimie de l'écoulement turbulent en divisant la chambre de combustion en deux zones : brûlée et imbrûlée, à l'aide d'une équation de transport d'un scalaire (équation de G). Une valeur de référence de ce scalaire définit la position moyenne de la flamme. Une chimie complète est calculée interactivement avec le calcul 3D à l'aide d'un code monodimensionnel RIF (Representative Interactive Flamelet). Le modèle de combustion a été validé sur la simulation d'un moteur 2 litres à 2 soupapes en combustion homogène pour vérifier la représentativité de l'approche flamelet . Puis, le potentiel du modèle de combustion a été étudié en simulant un moteur modèle 2 litres 4 soupapes GDI.

We aimed to demonstrate, for the first time, the key steps of the Burch colposuspension (CSP) procedure using a modular open-console robotic platform. Our video presentation explores the unique features of employing this innovative platform, including setup and trocar placements. We showcase intra-operative footage detailing the procedure's key steps, while also highlighting pertinent anatomical landmarks for comprehensive understanding. Additionally, we provided a concise summary of the results obtained from a small cohort of five procedures performed over a period of six months. N/A. Five Burch CSPs were performed within six months using this platform, with patients having a mean age of 46.4 years and a mean BMI of 28.8. Three patients underwent concomitant procedures. The patient cohort exhibited a mean age of 46.4 years and a mean BMI of 28.8. N/A. The mean docking time was 8.3 minutes, with the console time averaging 56 minutes. No intraoperative complications occurred, and all patients were discharged the subsequent day post-successful voiding trials. Our study underscores the feasibility and favorable outcomes associated an innovative robotic platform for Burch CSPs. By harnessing an open console interface, alongside high-definition 3D visualization and adaptable arm positioning, the platform offers substantial advantages. Nevertheless, challenges persist, including occasional instability of monopolar scissors and maneuverability constraints with bulky arm carts. Moving forward, we anticipate further advancements in minimally invasive and robotic technologies that will facilitate refinement of surgical techniques and expand the adoption of such procedures. [ABSTRACT FROM AUTHOR]