Atkinson循环发动机人工神经网络模型的研究

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.

关键词：Atkinson循环发动机、实验设计、神经网络、MATLAB/GT-Power耦合平台

所属期刊栏目：35

分类号：TK4;TP3

在线出版日期：2013-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：13-17