Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage der Leistung und der Abgasemissionen eines bestehenden Einzylinder-Viertakt-CRDI-Motors unter verschiedenen CNG- und EGR-Strategien. Auf der Grundlage der experimentellen Daten wird ein ANN-Modell entwickelt, um die Leistungs- und Emissionsparameter des Versuchsmotors vorherzusagen. Die Studie wurde durchgeführt, wobei 70 % der gesamten experimentellen Daten für das Training des neuronalen Netzwerks ausgewählt wurden, 15 % für die Kreuzvalidierung des Netzwerks und die restlichen 15 % der Daten...
Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage der Leistung und der Abgasemissionen eines bestehenden Ei...
Unter Berücksichtigung der Beobachtungen zu den inhärenten überlegenen PM-NOx-BSFC-Kompromisseigenschaften, die CRDI mit CNG- und EGR-Strategien während der Versuche ermittelt hat, wird somit ein potenzieller Hintergrund geschaffen, um einen neuartigen Optimierungsansatz zu verfolgen, mit dem das Kompromisspotenzial von CNG und EGR durch ihre gleichzeitige Anwendung in einem bestehenden Dieselmotor mit Common-Rail-Kraftstoffeinspritzsystem weiter ausgebaut werden soll. FIP, EGR, CES und Motorlast wurden als Kontrollvariablen für die Optimierungsstudie ausgewählt. Eine adaptive...
Unter Berücksichtigung der Beobachtungen zu den inhärenten überlegenen PM-NOx-BSFC-Kompromisseigenschaften, die CRDI mit CNG- und EGR-Strategien wÃ...