Nowadays, owing to the reduction in petroleum supplies due to the growing oil demand, the search for alternate fuels has intensified. However, as alternate fuel choice grows, checking whether alternative fuels are suitable for use in engines has become time-consuming and expensive. Therefore, the usage of Linseed oil methyl ester (linseed biodiesel) in the common rail direct injection (CRDI) diesel engine was optimized for a smaller number of trials in this research. Response surface methodology (RSM) was employed for optimization. Input variables were chosen for LOME content in the blend, fuel injection pressure (FIP), exhaust gas recirculation (EGR) rates, and engine load while output parameters were selected for like indicated power (IP), indicated thermal efficiency (η(I)), indicated mean effective pressure (IMEP), hydrocarbon (HC), and NOx (Oxide of Nitrogen).The model layout employed in the analysis is focused on the matrix of the CCRD (central composite rotating design). The optimal input variables configuration is estimated at 5.45% LOME blend, 57.77 MPa FIP, 6.50% EGR, and 6.909 kg engine load leading to better efficiency together with reduced emissions. The optimized output of the engine at this input configurations are as IP 4.878 kW, IMEP 0.5886 MPa, indicated thermal efficiency 48.36%, HC 23.43 ppm vol., and NOx 533.15 ppm vol. Testing and optimum output response results are measured at acceptable input parameters and are considered to be within an acceptable error range. The findings of this analysis have shown that RSM is an appropriate technique for optimizing CRDI diesel engines.

如今，由于石油需求的增长导致石油供应减少，因此寻找替代燃料的工作日趋激烈。然而，随着替代燃料选择的增长，检查替代燃料是否适合用于发动机已经变得既费时又昂贵。因此，本研究针对较少数量的试验，对在共轨直喷（CRDI）柴油发动机中使用亚麻籽油甲酯（亚麻籽生物柴油）进行了优化。使用响应面方法（RSM）进行优化。输入变量用于混合物中的LOME含量，燃料喷射压力（FIP），排气再循环（EGR）速率和发动机负载，而输出参数则用于指示功率（IP），指示热效率（η（I） ），表示平均有效压力（IMEP），碳氢化合物（HC），分析中使用的模型布局集中在CCRD（中央复合旋转设计）的矩阵上。最佳输入变量配置估计为5.45％LOME混合气，57.77 MPa FIP，6.50％EGR和6.909 kg发动机负荷，从而提高了效率并减少了排放。在此输入配置下，发动机的优化输出为IP 4.878 kW，IMEP 0.5886 MPa，指示的热效率48.36％，HC 23.43 ppm体积和NOx 533.15 ppm体积。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。分析中使用的模型布局集中在CCRD（中央复合旋转设计）的矩阵上。最佳输入变量配置估计为5.45％LOME混合气，57.77 MPa FIP，6.50％EGR和6.909 kg发动机负荷，从而提高了效率并减少了排放。在此输入配置下，发动机的优化输出为IP 4.878 kW，IMEP 0.5886 MPa，指示的热效率48.36％，HC 23.43 ppm体积和NOx 533.15 ppm体积。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。该分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。分析中使用的模型布局集中在CCRD（中央复合旋转设计）的矩阵上。最佳输入变量配置估计为5.45％LOME混合气，57.77 MPa FIP，6.50％EGR和6.909 kg发动机负荷，从而提高了效率并减少了排放。在此输入配置下，发动机的优化输出为IP 4.878 kW，IMEP 0.5886 MPa，指示的热效率48.36％，HC 23.43 ppm体积和NOx 533.15 ppm体积。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。该分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。45％的L​​OME混合物，57.77 MPa的FIP，6.50％的EGR和6.909 kg的发动机负荷，带来了更高的效率和更低的排放。在此输入配置下，发动机的优化输出为IP 4.878 kW，IMEP 0.5886 MPa，指示的热效率48.36％，HC 23.43 ppm体积和NOx 533.15 ppm体积。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。该分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。45％的L​​OME混合物，57.77 MPa的FIP，6.50％的EGR和6.909 kg的发动机负荷，带来了更高的效率和更低的排放。在此输入配置下，发动机的优化输出为IP 4.878 kW，IMEP 0.5886 MPa，指示的热效率48.36％，HC 23.43 ppm体积和NOx 533.15 ppm体积。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。和NOx 533.15 ppm vol。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。和NOx 533.15 ppm vol。测试和最佳输出响应结果在可接受的输入参数下进行测量，并被认为在可接受的误差范围内。该分析的结果表明，RSM是优化CRDI柴油机的合适技术。