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在CF4g18电控汽油机的稳态排放物测量试验的基础上,利用径向基(RBF)神经网络对该发动机进行了污染物的辨识,通过选定该网络的结构和各参数,并对试验数据进行学习,得到了该发动机污染物的辨识模型,该模型输出值与试验值误差较小,可以精确地反映该发动机在不同转速和扭矩下的各污染物排放特性。
基于人工神经网络的汽油机稳态排放模型辨识
【摘 要】
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在CF4g18电控汽油机的稳态排放物测量试验的基础上,利用径向基(RBF)神经网络对该发动机进行了污染物的辨识,通过选定该网络的结构和各参数,并对试验数据进行学习,得到了该发动机污染物的辨识模型,该模型输出值与试验值误差较小,可以精确地反映该发动机在不同转速和扭矩下的各污染物排放特性。
【机 构】
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中南大学
【出 处】
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现代车用动力
【发表日期】
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2009年02期
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