现代车用动力
現代車用動力
현대차용동력
MODERN VEHICLE POWER
2009年
2期
32-35
,共4页
汽油机%神经网络%辨识%污染物排放
汽油機%神經網絡%辨識%汙染物排放
기유궤%신경망락%변식%오염물배방
在CF4g18电控汽油机的稳态排放物测量试验的基础上,利用径向基(RBF)神经网络对该发动机进行了污染物的辨识,通过选定该网络的结构和各参数,并对试验数据进行学习,得到了该发动机污染物的辨识模型,该模型输出值与试验值误差较小,可以精确地反映该发动机在不同转速和扭矩下的各污染物排放特性.
在CF4g18電控汽油機的穩態排放物測量試驗的基礎上,利用徑嚮基(RBF)神經網絡對該髮動機進行瞭汙染物的辨識,通過選定該網絡的結構和各參數,併對試驗數據進行學習,得到瞭該髮動機汙染物的辨識模型,該模型輸齣值與試驗值誤差較小,可以精確地反映該髮動機在不同轉速和扭矩下的各汙染物排放特性.
재CF4g18전공기유궤적은태배방물측량시험적기출상,이용경향기(RBF)신경망락대해발동궤진행료오염물적변식,통과선정해망락적결구화각삼수,병대시험수거진행학습,득도료해발동궤오염물적변식모형,해모형수출치여시험치오차교소,가이정학지반영해발동궤재불동전속화뉴구하적각오염물배방특성.
