车用发动机
車用髮動機
차용발동궤
2007年
2期
37-39
,共3页
张捷%高世伦%蒋方毅%黄为
張捷%高世倫%蔣方毅%黃為
장첩%고세륜%장방의%황위
柴油机%氮氧化物%排放控制%神经网络%实时仿真
柴油機%氮氧化物%排放控製%神經網絡%實時倣真
시유궤%담양화물%배방공제%신경망락%실시방진
传统的NOx排放模型都是基于Zeldovich链式反应,其大量的计算无法满足HILSS(硬件在环仿真系统)实时仿真的要求.而根据各种影响因素与NOx生成量之间的映射关系,用神经网络方法来构建NOx排放模型是一种同时兼顾实时性和准确性的解决方案.所建立的基于BPNN的NOx排放模型,采用贝叶斯正则化训练算法提高BP网络的推广能力,具有简单、可靠和通用的特点,可以在一定程度上预测发动机瞬态工况的NOx排放.
傳統的NOx排放模型都是基于Zeldovich鏈式反應,其大量的計算無法滿足HILSS(硬件在環倣真繫統)實時倣真的要求.而根據各種影響因素與NOx生成量之間的映射關繫,用神經網絡方法來構建NOx排放模型是一種同時兼顧實時性和準確性的解決方案.所建立的基于BPNN的NOx排放模型,採用貝葉斯正則化訓練算法提高BP網絡的推廣能力,具有簡單、可靠和通用的特點,可以在一定程度上預測髮動機瞬態工況的NOx排放.
전통적NOx배방모형도시기우Zeldovich련식반응,기대량적계산무법만족HILSS(경건재배방진계통)실시방진적요구.이근거각충영향인소여NOx생성량지간적영사관계,용신경망락방법래구건NOx배방모형시일충동시겸고실시성화준학성적해결방안.소건립적기우BPNN적NOx배방모형,채용패협사정칙화훈련산법제고BP망락적추엄능력,구유간단、가고화통용적특점,가이재일정정도상예측발동궤순태공황적NOx배방.
