Development of a mathematical model for optimizing the design of an automotive thermoelectric generator taking into account the influence of its hydraulic resistance on the engine power

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A complex of models for optimizing the design and operation modes of an automotive thermoelectric generator is developed within the proposed approach taking into account the influence of hydraulic resistance of the generator on the internal combustion engine. Several designs of generators for converting the thermal energy of exhaust gases (EGs) of internal combustion engines into electricity due to the Seebeck effect in semiconductor elements, which have different geometries of the continuous-flow part of the generator with different hydraulic resistances, are considered. Models for calculating the thermoelectric elements, gas heat exchanger, and automotive engine are considered jointly. Simulation is performed using the example of a VAZ-21126 engine, which demonstrated that up to 500 W of electric power can be obtained using semiconductor thermoelectric elements based on germanium and lead tellurides.

Об авторах

R. Poshekhonov

Bauman Moscow State Technical University

Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

G. Arutyunyan

Bauman Moscow State Technical University

Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

S. Pankratov

Bauman Moscow State Technical University

Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

A. Osipkov

Bauman Moscow State Technical University

Автор, ответственный за переписку.
Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

D. Onishchenko

Bauman Moscow State Technical University

Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

A. Leontyev

Bauman Moscow State Technical University

Email: osipkov@bmstu.ru
Россия, Moscow, 105005

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2017

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).