【摘 要】
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预测柴油机燃烧产生的纳米级微粒是减少空气污染的有效方法之一,为车辆颗粒物(particulate matter,PM)的排放监管与控制提供支持,协助标定工程师制定严格的排放法规。采用气
【机 构】
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西南林业大学机械与交通学院,西南林业大学云南省高校高原山区机动车环保与安全重点实验室,北京理工大学机械与车辆学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51266015),云南省农业联合青年项目(2017FG001(-093)),云南省重大科技专项(2018ZE001)
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预测柴油机燃烧产生的纳米级微粒是减少空气污染的有效方法之一,为车辆颗粒物(particulate matter,PM)的排放监管与控制提供支持,协助标定工程师制定严格的排放法规。采用气缸压力传感器测量柴油机在不同行驶工况下的气缸压力,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)方法提取前4、7、10主成分作为神经网络的训练输入,粒径为7~990 nm的颗粒物浓度作为模型的输出,分析不同工况下气缸压力主成分贡献率对纳米颗粒的预测效果。结果表明:利用较少的主成分即可代表不
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