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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。
- 出版日期2013
- 单位上海交通大学
