基于灰色关联度和神经网络的电控汽油机性能和排放的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·概述 | 第9-10页 |
| ·汽油机节能减排控制技术原理与发展现状 | 第10-12页 |
| ·汽油机节能技术概述 | 第10-11页 |
| ·汽油机排放控制技术概述 | 第11-12页 |
| ·灰色关联度在发动机领域内的应用研究 | 第12-13页 |
| ·人工神经网络在汽油机研究领域中的应用 | 第13-15页 |
| ·神经网络在汽油机故障诊断中的应用 | 第13-14页 |
| ·神经网络在汽油机电子控制中的应用 | 第14页 |
| ·神经网络在汽油机工作过程建模中的研究 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 电控汽油机性能与排放试验 | 第17-33页 |
| ·试验对象 | 第17-18页 |
| ·发动机性能及排放试验准备 | 第18-22页 |
| ·发动机性能与排放试验 | 第22-27页 |
| ·发动机速度特性试验 | 第22-25页 |
| ·发动机负荷特性试验 | 第25-27页 |
| ·发动机排放试验结果 | 第27-29页 |
| ·汽油机排放试验分析 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于灰色关联度的汽油机排放特性研究 | 第33-44页 |
| ·灰色关联度简介 | 第33-34页 |
| ·灰色关联分析中的基本概念 | 第34-35页 |
| ·常用灰色关联度模型介绍 | 第35-36页 |
| ·汽油机排放特性灰色关联度研究 | 第36-43页 |
| ·汽油机速度特性下排放特性灰色关联度研究 | 第36-40页 |
| ·汽油机负荷特性下排放特性灰色关联度研究 | 第40-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于神经网络的汽油机性能及排放模型辨识 | 第44-74页 |
| ·人工神经网络及其模型辨识概念 | 第44-46页 |
| ·人工神经网络概述 | 第44页 |
| ·神经网络的模型辨识 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的结构 | 第46页 |
| ·BP神经网络基本算法 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的优缺点 | 第47-48页 |
| ·反馈型神经网络 | 第48-50页 |
| ·Elman神经网络概述 | 第48-49页 |
| ·Elman神经网络的学习算法 | 第49-50页 |
| ·汽油机性能神经网络模型 | 第50-64页 |
| ·汽油机性能网络参数的确定 | 第51-56页 |
| ·网络计算结果及分析 | 第56-64页 |
| ·汽油机排放神经网络模型 | 第64-72页 |
| ·汽油机排放网络模型的确定 | 第65-66页 |
| ·网络计算结果及分析 | 第66-72页 |
| ·小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于神经网络模型的汽油机性能及排放预测 | 第74-85页 |
| ·CF4g18汽油机空燃比大小对比 | 第75-76页 |
| ·基于神经网络的汽油机综合性能预测 | 第76-84页 |
| ·基于汽油机性能模型的预测 | 第76-80页 |
| ·基于汽油机排放模型的预测 | 第80-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第六章 结论与展望 | 第85-87页 |
| ·结论 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第94页 |
