【摘 要】
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针对瞬态工况下油膜参数难于准确确定,提出了基于混沌径向基神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数预测模型。首先证明了汽油机油路系统时间序列具有非线性混沌特性,对试验测定的
【机 构】
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长沙理工大学汽车与机械工程学院,宜春学院物理科学与工程技术学院,河南交通职业技术学院
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金（20104316110002）, 国家自然科学基金（51176014）, 河南省交通厅科研项目（2012PII10）, 工程车辆轻量化与可靠性技术湖南省高校重点实验室基金项目（2013kfjj02）资助
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针对瞬态工况下油膜参数难于准确确定,提出了基于混沌径向基神经网络的汽油机瞬态工况油膜参数预测模型。首先证明了汽油机油路系统时间序列具有非线性混沌特性,对试验测定的数据进行相空间重构,利用RBF神经网络对重构后的数据进行训练和预测。然后,利用混沌算法确定隐含层高斯函数径向基中心和输出层连接权值,使其达到全局最优,加快了RBF神经网络的收敛速度。最后,将预测结果与采用BP神经网络模型和最小二乘法辨识的结果进行比较,验证了混沌RBF神经网络模型具有较强的非线性预测能力,能有效地提高油膜动态参数的预测精度,进而得
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