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

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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

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毕业论文范文题目：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，论文范文关键词：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
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毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：近些年来,我国不断加大各行各业“节能减排”的政策力度。而在交通运输行业,机动车数量伴随着我国经济的持续增长,也逐年急剧增加,而与此同时,机动车对能源的消耗和环境的污染也越来越严重。因此提高汽车发动机的性能和降低发动机的排放是一个重要课题。本文以CF4g（此处忽略..）18型电控汽油机为试验对象,进行研究得到了以下的结论:(1)、通过搭建CF4g18汽油机台架试验,采集了该汽油机的性能和排放试验数据。并利用灰色关联度对排放相关数据进行分析,找到了各污染物排放与各影响因素联系的密切程度,并以此为基础为人工神经网络建模提供依据。(2)、利用（本文此处忽略..）BP神经网络进行了汽油机各性能参数的模型辨识。其中在验证集上,转矩、功率、燃油消耗率、燃油消耗量、过量空气系数和排气温度的最大误差分别为:9.58%、9.36%、4.42%、5.76%、3.74%和6.97%。证明了BP网络能够满足汽油机性能模型辨识的要求。(3)、利用Elman神经网络进行了汽油机排放（文章此处忽略..）污染物的模型辨识。其中在验证集上,CO、CO_2、HC、NO的最大误差分别为:8.7%、4.8%、10.9%和9.53%。证明了Elman网络能够满足多变量输入的汽油机排放模型辨识的要求。(4)、由于现代汽油机都有配备三元催化转化器的趋势,因此根据三元催化转化器的工作特点,对该汽油机各（本文此处忽略..）工况下的过量空气系数入进行了调整。并利用建立的汽油机性能和排放神经网络模型,对汽油机性能和排放进行了预测,并得到调整后的结果。

以上为本篇毕业论文范文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的介绍部分。

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