基于神经网络的多功能收割机发动机性能仿真及优化

• 作者: 李漫江
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 多功能收割机 发动机 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 环境与能源动力工程
• 页码范围: 248-252
• 页数: 5页
• 分类号: S225|TP183
• 字数: 2413字
• 语种: 中文

摘要

随着全球经济和工业的快速发展,能源危机和环境保护问题越来越突出,传统内燃式发动机受到了巨大冲击,因此研究高效、节能的发动机显得尤为重要.为此,研究一种压缩比为10.6多功能收割机,并设计了基于MatLab仿真平台的GT-Power神经网络模型,利用神经网络训练和测试的数据自动进行仿真和储存,采用拉丁超立方采样算法设计试验,简化运算过程提高寻优效率.实验结果表明:神经网络模型转矩、比油耗和温度等参数模型预测误差很小、精度很高,可用于多功能收割机发动机的性能预测,使其各项指标参数最优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李漫江		14	27	3.0	4.0