基于模型的柴油机排放预测技术
钟祥麟1
于全顺1
高忠明1
陈旭2
1.中国汽车技术研究中心有限公司,天津 3003002.山东大学 能源与动力工程学院,山东 济南 250061
摘要：为实现柴油机排放预测,利用试验设计(design of experiment,DoE)试验获取满足柴油机工作范围的稳态试验数据,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络搭建柴油机气缸模型,使用GT-Power软件搭建柴油机的进排气系统模型,将两者耦合搭建柴油机整机模型,并通过试验验证模型在稳态及瞬态工况下的预测精度.结果表明:稳态工况下模型的NOx排放预测相对误差为4.1％,瞬态循环工况下模型的NOx排放预测相对误差为1.2％;该模型可以较准确地预测柴油机的排放.
关键词：柴油机BP神经网络GT-PowerNOx排放预测瞬态循环
分类号：TK427.126(内燃机)TP183(自动化基础理论)
资助基金：实验室开放基金(NELMS2019A01)
论文发表日期：2021-10-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 27-33,40 )
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