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神经网络方法在发动机特性仿真中的应用研究
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湖南省“十五”科技计划重大专项——混合动力轻型越野车攻关项目资助(02GKY1003)


Investigation on Neural Network Methods Applied in Engine Performance Simulation
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    根据发动机特性实验结果研究了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角之间的关系.分析了利用BP神经网络工具箱对该网络进行设计的过程,建立了发动机扭矩和转速与燃油耗及节气门开启角关系的神经网络模型,即基于函数trainbpx和trainlm的模型.结果表明,基于函数trainbpx的模型的稳定性较好,而基于函数trainlm的模型的结构较简单,训练时间较短.

    Abstract:

    The relationships among the torque,the speed,the specific fuel rates of the engine,and the throttle angle were studied on the basis of the engine performance test results.The back-propagation network(BP) and its design with the toolbox in the MATLAB were

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邓元望,王耀南,陈洁平,白中浩.神经网络方法在发动机特性仿真中的应用研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2007,34(6):

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