机电工程
機電工程
궤전공정
MECHANICAL & ELECTRICAL ENGINEERING MAGAZINE
2012年
9期
1077-1079
,共3页
陈安成%穆希辉%杜峰坡%郭浩亮
陳安成%穆希輝%杜峰坡%郭浩亮
진안성%목희휘%두봉파%곽호량
发动机建模%人工神经网络%数据拟合
髮動機建模%人工神經網絡%數據擬閤
발동궤건모%인공신경망락%수거의합
为解决发动机建模和数据拟合准确性的问题,介绍了人工神经网络BP算法的基本概念,并将其应用到发动机建模和数据拟合当中.采用神经网络法和最小二乘法,分别对发动机的外特性和万有特性进行了模拟和训练,在Matlab/Simulink仿真模型的基础上,对其拟合精度和误差进行了评价.仿真结果表明,神经网络法具有较高的拟合精度,而且计算方便,对研究车辆的动力性和燃油经济性的可信程度具有重要意义,可为实现发动机与车辆传动系统共同工作的动力匹配奠定一定的理论基础.
為解決髮動機建模和數據擬閤準確性的問題,介紹瞭人工神經網絡BP算法的基本概唸,併將其應用到髮動機建模和數據擬閤噹中.採用神經網絡法和最小二乘法,分彆對髮動機的外特性和萬有特性進行瞭模擬和訓練,在Matlab/Simulink倣真模型的基礎上,對其擬閤精度和誤差進行瞭評價.倣真結果錶明,神經網絡法具有較高的擬閤精度,而且計算方便,對研究車輛的動力性和燃油經濟性的可信程度具有重要意義,可為實現髮動機與車輛傳動繫統共同工作的動力匹配奠定一定的理論基礎.
위해결발동궤건모화수거의합준학성적문제,개소료인공신경망락BP산법적기본개념,병장기응용도발동궤건모화수거의합당중.채용신경망락법화최소이승법,분별대발동궤적외특성화만유특성진행료모의화훈련,재Matlab/Simulink방진모형적기출상,대기의합정도화오차진행료평개.방진결과표명,신경망락법구유교고적의합정도,이차계산방편,대연구차량적동력성화연유경제성적가신정도구유중요의의,가위실현발동궤여차량전동계통공동공작적동력필배전정일정적이론기출.
