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基于神经网络的氢发动机性能建模
| 论文题名： | 基于神经网络的氢发动机性能建模 |
| 关键词： | 氢发动机;BP神经网络;径向基函数网络 |
| 摘要： | 能源危机和环境污染问题使人们清醒地认识到寻找可替代能源作为车用燃料的紧迫性，实现更高效、更清洁的燃烧是科研工作者孜孜不倦的追求。氢能以其清洁性、广泛存在性、永久再生性倍受青睐，极有可能成为汽车发动机的最有潜力的替代能源。 本文综述了氢能在汽车发动机上的应用，并探讨了氢发动机的运转参数对其动力性能、经济性能及排放性能的影响规律，分析了异常燃烧及NOx形成的机理，总结了抑制异常燃烧和NOx高排放的方法。 对过量空气系数进行详细分析，通过大量试验数据的对比，选定各个工况下相互匹配的最佳过量空气系数为样本，建立了一个BP神经网络模型，该模型能根据输出目标要求，准确仿真各工况需要的最佳值，为优化控制提供目标数据。 利用径向基函数网络对氢发动机的动力性能、经济性能、排放性能建模，通过仿真结果和试验结果的对比，证明利用径向基函数网络建立的模型具有很好的泛化能力。与发动机常规的物理模型相比，基于神经网络建立的模型能更及时、更准确、更客观的反映氢发动机的内在规律。氢发动机广泛应用于生产和生活将是指日可待的。 |
| 作者： | 孙永生 |
| 专业： | 水利水电工程 |
| 导师： | 杨振中;杨勇 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 华北水利水电学院 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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