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摘要:
针对柴油机颗粒捕集器功能失效的问题,应用GT-SUITE软件对柴油机颗粒捕集器进行仿真分析,研究颗粒捕集器温度、压降和碳烟浓度等与其状态的关联关系,并采用一维卷积神经网络对颗粒捕集器状态特征"自学习",提高颗粒捕集器状态辨识的准确度.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的柴油机DPF状态辨识研究
来源期刊 客车技术与研究 学科 工学
关键词 柴油机 颗粒捕集器 故障特征 状态辨识
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 研究·设计·工艺|Research·Design·Technology
研究方向 页码范围 36-40
页数 5页 分类号 TK421+.5
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
柴油机
颗粒捕集器
故障特征
状态辨识
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
客车技术与研究
双月刊
1006-3331
50-1109/U
大16开
重庆市南岸区学府大道33号
78-115
1979
chi
出版文献量(篇)
2572
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8
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