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基于DOE和神经网络的增压柴油机实时模型建模方法研究
被引量：
10
1
作者
韩恺
吴滔滔
+2 位作者
赵长禄
朱振夏
刘杨杨
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期57-62,共6页
基于一维仿真物理模型,研究了发动机实时模型的建模理论和方法。将发动机划分为进排气管路、中冷器、涡轮增压器和气缸四个子系统,分别探讨了各个子系统的建模方法,并重点研究了利用DOE和人工神经网络构建发动机气缸模型的方法。在此基...
基于一维仿真物理模型,研究了发动机实时模型的建模理论和方法。将发动机划分为进排气管路、中冷器、涡轮增压器和气缸四个子系统,分别探讨了各个子系统的建模方法,并重点研究了利用DOE和人工神经网络构建发动机气缸模型的方法。在此基础上,以道依茨BFM1015增压中冷柴油机为对象,对该方法进行了验证。研究结果表明:与传统的面向控制的平均值模型相比,运用新方法建立的面向控制的发动机实时模型误差小于5%,具有精度高、对试验数据依赖低等特点。
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关键词
内燃机
发动机实时模型
增压柴油机
人工神经网络
试验设计
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职称材料
题名
基于DOE和神经网络的增压柴油机实时模型建模方法研究
被引量：
10
1
作者
韩恺
吴滔滔
赵长禄
朱振夏
刘杨杨
机构
北京理工大学机械与车辆学院
出处
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期57-62,共6页
文摘
基于一维仿真物理模型,研究了发动机实时模型的建模理论和方法。将发动机划分为进排气管路、中冷器、涡轮增压器和气缸四个子系统,分别探讨了各个子系统的建模方法,并重点研究了利用DOE和人工神经网络构建发动机气缸模型的方法。在此基础上,以道依茨BFM1015增压中冷柴油机为对象,对该方法进行了验证。研究结果表明:与传统的面向控制的平均值模型相比,运用新方法建立的面向控制的发动机实时模型误差小于5%,具有精度高、对试验数据依赖低等特点。
关键词
内燃机
发动机实时模型
增压柴油机
人工神经网络
试验设计
Keywords
IC engine
real-time capable engine model
turbocharged diesel engine~ artificial neural network~ design of experiment（DOE）
分类号
TK421.8 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DOE和神经网络的增压柴油机实时模型建模方法研究
韩恺
吴滔滔
赵长禄
朱振夏
刘杨杨
《内燃机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
10
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