ニューラルネットワークの手法を用いた吸気ガス組成によるエンジン性能制御とその予測

フォーマット:

論文

責任表示:

周, 斌 ; Machacon, H.T.C. ; 志賀, 聖一 ; 譚, 達明 ; 柄澤, 隆夫 ; 小保方, 富夫 ; 中村, 寿雄

言語:

日本語

出版情報:

日本機械学会, 2000-04-25

著者名:

周, 斌

Machacon, H.T.C.

志賀, 聖一

譚, 達明

柄澤, 隆夫

小保方, 富夫

中村, 寿雄

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掲載情報:

日本機械学會論文集. B編

ISSN:

0387-5016    

巻:

66

通号:

644

開始ページ:

1243

終了ページ:

1248

バージョン:

VoR

概要:

application/pdf<br />Journal Article<br />In this study a neural network prediction method that can be used in predicting engine behavior is proposed. Using data from a series of characteristic experiments, this method eliminates the need for complicated mathematical calculations used in prediction models. To test this method exhaust emissions and engine performance data from intake gas composition variation experiments were taken and compared with the … predicted data from this network. The method has been tested and found effective in predicting engine exhaust emissions and engine performance. This technique can be a valuable tool in engine research. 続きを見る