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摘要:
用GT-Power软件建立了压缩比为10.6的1.8L的Otto循环发动机仿真模型,并在此基础上建立用于Atkinson循环发动机设计和优化的人工神经网络模型.应用拉丁超立方采样算法进行实验设计,用GT-Power对各实验点进行计算,得到用于神经网络训练和测试的实验数据集.通过MATLAB/GT-Power耦合的自动化平台进行训练和测试数据的采集以及神经网络建模和优选.结果表明,建立的Atkinson循环发动机神经网络模型具有较高的预测精度,可用于Atkinson循环发动机的进一步设计和优化工作.
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文献信息
篇名 Atkinson循环发动机人工神经网络模型的研究
来源期刊 汽车工程 学科
关键词 Atkinson循环发动机 实验设计 神经网络 MATLAB/GT-Power耦合平台
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 13-17
页数 5页 分类号
字数 2862字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李明 上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室 147 815 15.0 22.0
2 许敏 上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室 75 340 10.0 15.0
3 赵金星 上海交通大学汽车电子控制技术国家工程实验室 4 30 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
Atkinson循环发动机
实验设计
神经网络
MATLAB/GT-Power耦合平台
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
汽车工程
月刊
1000-680X
11-2221/U
大16开
北京市西城区莲花池东路102号天连大厦1003室
2-341
1979
chi
出版文献量(篇)
4728
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23
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66645
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