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车用汽油机进气歧管空气流量智能测量模型
被引量：
1
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作者
杨黔清
鄂加强
+1 位作者
陈尹梅
蒋玉秀
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第7期41-43,共3页
为了确保车用汽油机在运转工况下能获得最佳浓度的混合气要求,利用节气门元器件,基于压差式节流流量测量原理,通过对节气门旋转角度函数链神经网络拟合和节气门的流出系数拟合建立了车用汽油机进气歧管空气流量测量模型。实验验证结果表...
为了确保车用汽油机在运转工况下能获得最佳浓度的混合气要求,利用节气门元器件,基于压差式节流流量测量原理,通过对节气门旋转角度函数链神经网络拟合和节气门的流出系数拟合建立了车用汽油机进气歧管空气流量测量模型。实验验证结果表明:随着进气歧管压力升高,车用汽油机空气质量流量智能测量误差呈降低趋势,且其误差均小于5.0%。
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关键词
汽油机
空气流量
智能测量模型
函数链神经网络
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题名
车用汽油机进气歧管空气流量智能测量模型
被引量：
1
1
作者
杨黔清
鄂加强
陈尹梅
蒋玉秀
机构
湖南大学机械与汽车工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008年第7期41-43,共3页
基金
广西教育厅科研计划资助项目(200708LX262)
文摘
为了确保车用汽油机在运转工况下能获得最佳浓度的混合气要求,利用节气门元器件,基于压差式节流流量测量原理,通过对节气门旋转角度函数链神经网络拟合和节气门的流出系数拟合建立了车用汽油机进气歧管空气流量测量模型。实验验证结果表明:随着进气歧管压力升高,车用汽油机空气质量流量智能测量误差呈降低趋势,且其误差均小于5.0%。
关键词
汽油机
空气流量
智能测量模型
函数链神经网络
Keywords
gasoline engine
air mass flow
intelligent measurement model
function chain neural network
分类号
TK427 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
TK413.44 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
车用汽油机进气歧管空气流量智能测量模型
杨黔清
鄂加强
陈尹梅
蒋玉秀
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2008
1
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