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Del Pecchia, P. L.,Pelizza, P.,Ricossa, C. Verlag TUV 1992 MENSCH FAHRZEUG UMWELT Vol.29 No.-
Gasoline-ethanol blend formulation to mimic laminar flame speed and auto-ignition quality in automotive engines
Del Pecchia, M., Pessina, V., Berni, F., d'Adamo, Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2020 Fuel Vol.264 No.-
A threshold soot index-based fuel surrogate formulation methodology to mimic sooting tendency of real fuels in 3D-CFD simulations
Del Pecchia, Marco, Fontanesi, Stefano, Prager, Je Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2020 Applied Energy Vol.280 No.-
Development of Chemistry-Based Laminar Flame Speed Correlation for Part-Load SI Conditions and Validation in a GDI Research Engine
Del Pecchia, Marco, Breda, Sebastiano, D Adamo, Al Society of Automotive Engineers 2018 SAE Technical Papers Vol.2018 No.01
A methodology to formulate multicomponent fuel surrogates to model flame propagation and ignition delay
Del Pecchia, Marco, Fontanesi, Stefano Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2020 Fuel Vol.279 No.-
Marco Del Pecchia , Stefano Fontanesi , Jens Prag Elsevier Science 2020 Applied Energy Vol.280 No.611763
M. Del Pecchia , V. Pessina , F. Berni , A. d'Adam Elsevier Science 2020 Fuel Vol.264 No.-
Chemistry-Based Laminar Flame Speed Correlations for a Wide Range of Engine Conditions for Iso-Octane, n-Heptane, Toluene and Gasoline Surrogate Fuels
D Adamo, Alessandro, Del Pecchia, Marco, Breda, Society of Automotive Engineers 2017 SAE Technical Papers Vol.2017 No.01
Quantitative investigation on the impact of injection timing on soot formation in a GDI engine with a customized sectional method
Stefano Fontanesi , Marco Del Pecchia , Valentina Sage Publications Ltd. 2022 INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINE RESEARCH Vol.23 No.4
Transferability of machine learning models learned from public intrusion detection datasets: the CICIDS2017 case study
Catillo, Marta,Del Vecchio, Andrea,Pecchia, Antoni Chapman & Hall 2022 SOFTWARE QUALITY JOURNAL Vol.30 No.4
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