基于神经网络的发动机模型辨识

• 作者: 张报山 李波勇 雷云进
• 来源期刊: 吉首大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 发动机 模型辨识 BP网
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 物理与信息工程科学
• 页码范围: 73-75
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2007.03.018

摘要

为进一步研究发动机的稳态、空载、动态转矩、燃油消耗模型和万有特性,笔者提出了一种基于神经网络的神经元结构模型和多层前馈网络结构模型并分别进行了数学分析.实践研究表明:在发动机的工作过程中,动态工况占66%～80%,并发现发动机的动力性和经济性指标与稳态工况存在着一定的差异.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李波勇		22	53	4.0	6.0
2	张报山		9	9	1.0	3.0
3	雷云进		5	11	2.0	3.0