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基于BP神经网络的内燃机排放性能建模与应用研究

第1章 绪论第1-33页
   ·内燃机排放性能研究进展第14-23页
     ·内燃机排放性能研究的目的和方法第14-18页
     ·内燃机排放性能预测模型进展第18-23页
   ·人工神经网络建模研究进展第23-30页
     ·人工神经网络的特点及应用第23-27页
     ·人工神经网络建模原理及进展第27-30页
   ·研究课题的提出第30-31页
   ·论文的内容及章节安排第31-32页
 本章小结第32-33页
第2章 BP神经网络与内燃机排放性能建模第33-46页
   ·BP网络的结构及数学描述第33-38页
   ·BP网络的非线性映射能力第38-40页
   ·BP网络的泛化能力第40-41页
   ·BP网络存在的问题及改进第41-44页
   ·神经网络建模的局限性第44页
   ·BP网络内燃机系统建模进展第44-45页
 本章小结第45-46页
第3章 内燃机排放性能试验第46-59页
   ·6135ZG柴油机排放性能试验第46-51页
     ·测试系统第46-47页
     ·试验方案及试验结果第47-51页
       ·稳态工况排放试验第47-49页
       ·模拟瞬态工况排放试验第49-51页
   ·富士柴油机进气成分对排放的影响试验第51-58页
     ·测试系统第51-52页
     ·试验方案及试验结果第52-58页
       ·单独改变进气中O_2、N_2、CO_2及Ar时的测试结果第52-55页
       ·同时改变进气中O_2和CO_2时的测试结果第55-56页
       ·同时改变进气中O_2和Ar时的测试结果第56-58页
 本章小结第58-59页
第4章 内燃机稳态排放特性的神经网络预测第59-86页
   ·内燃机稳态排放的特点第59-62页
   ·模型结构的确定第62-64页
     ·输入、输出层神经元数的确定第62页
     ·隐层数目的确定第62-63页
     ·隐层神经元数的确定第63-64页
   ·学习样本的确定及获取第64-70页
     ·神经网络学习样本的选择原则第65-66页
     ·内燃机稳态排放性能模型学习样本的确定第66-70页
     ·新正交设计法的效果第70页
   ·网络的训练第70-73页
     ·训练次数的确定第70-71页
     ·初始权值的选择第71-73页
     ·样本的归一化第73页
   ·模型的确认第73-77页
     ·模型输出与学习样本的对比第74-76页
     ·泛化能力验证第76-77页
   ·内燃机排放特性预测第77-80页
   ·十三工况循环排放预测第80-84页
     ·十三工况循环排放预测原理第80页
     ·十三工况循环排放指标计算第80-82页
     ·十三工况循环排放浓度的预测与对比第82-84页
   ·结论第84页
 本章小结第84-86页
第5章 汽车工况法排放的神经网络预测第86-109页
   ·概述第86-88页
   ·我国轻型汽车排放测试规范简介第88-89页
   ·汽车工况与发动机工况的关系第89-97页
     ·计算公式第89-91页
     ·汽车行驶模式建模第91-93页
     ·ECE-15循环对应的发动机工况第93-97页
   ·基于BP神经网络的汽车工况法排放模型第97-102页
     ·内燃机过渡过程排放的特点第98-101页
     ·模型输入、输出变量的确定第101-102页
     ·学习样本的确定第102页
     ·内燃机变工况排放模型第102页
   ·BP神经网络模型在ECE-15循环排放预测中的应用第102-107页
     ·ECE-15第1循环各成分排放浓度的时间分布第103-105页
     ·ECE-15第2~4循环各成分排放浓度的时间分布第105-107页
   ·结论第107-108页
 本章小结第108-109页
第6章 神经网络模型在排放控制研究中的应用第109-119页
   ·基于BP神经网络的进气成分影响建模第110-114页
     ·模型结构的确定第110页
     ·学习样本的确定第110-111页
     ·模型的确认第111-114页
   ·进气成分对排放的控制作用预测第114-117页
     ·O_2+CO_2的排放控制效果预测第114-116页
     ·O_2+Ar的排放控制效果预测第116-117页
   ·结论第117-118页
 本章小结第118-119页
结论及展望第119-122页
致谢第122-123页
参考文献第123-132页
攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目第132-133页

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