Modelling of he spark-ignition engine operational performance

• Autorzy: Malewicz K. , Prokop S. , Mamala J.

Warianty tytułu

PL

Modelowanie charakterystyki eksploatacyjnej silnika o zapłonie iskrowym

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Autorzy artykułu dowodzą możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do modelowania i aproksymacji charakterystyk silnika spalinowego o zapłonie iskrowym w badaniach realizowanych techniką symulacji cyfrowej. Wykazano, iż poprawnie zaprojektowana i wytrenowana sztuczna sieć neuronowa nadaje się do modelowania charakterystyki mocy silnika na podstawie -wyników pomiarów zrealizowanych w rzeczywistych warunkach ruchu. Wykazano, że sieć neuronowa wytrenowana w oparciu o wyniki pomiarów uzyskanych podczas normalnego ruchu drogowego, lepiej odwzoruje rzeczywiste zależności w Madzie napędowym. 1 samym istnieje możliwość zastąpienia dotychczasowej techniki "Look-up Table" służącej do charakterystyk silnika przez sztuczne sieci neuronowe. Artykuł prezentuje w szczególności wyniki aproksymacja charakterystyki statycznej przy różnych metod w odniesieniu do momentu obrotowy silnika oraz zużycie paliwa, względną eksploatacyjną charakterystykę mocy silnika odwzorowaną za pomocą sieci neuronowej jak również wyniki symulacji wykorzystaniu neuronowej charakterystyki eksploatacyjnej silnika dla rzeczywistego profilu prędkości. Istotną zaletą proponowanej metody jest to, że wiedza nabyta przez sieć neuronową wynika z rzeczywistych a nie statycznych warunków pracy silnika.

EN

In this paper potential of artificial neural network to modelling and approximation SI engine characteristics using digital technique tests is presented. Correctly designed and trained artificial neural network is able to modelling of torque engine characteristic on the basis of tests in real traffic conditions. Presented that neural network which was trained in real traffic conditions generate better interactions in powertrain, so there is possibility to change "Look-up Table " technique which approximate engine characteristic by artificial neural network. The article presented particularly approximation results of static performance at use of various methods in relating to the engine torque and the fuel consumption, the relative operate performance of the power engine mapped with the neural network as well as results of simulation at application of neuronal operative engine performance for real speed profile. An essential advantage of proposed method is that the acquired knowledge by the neural network issues from real, not static, working engine conditions.

Słowa kluczowe

PL

silnik spalinowy ZI; charakterystyka silnika; modelowanie; symulacja; sieci neuronowe

EN

SI combustion engine; engine performance; modelling; neural networks; simulation

• Wydawca: Łukasiewicz Research Network - Institute of Aviation ; European Science Society of Powertrain and Transport KONES Poland ; Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONES
• Rocznik: 2006
• Tom: Vol. 13, No. 1
• Strony: 299--304
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys.

Twórcy

autor

Malewicz K.

autor

Prokop S.

autor

Mamala J.

• Opole University of Technology ul. St. Mikolajczyka 5, 45-271 Opole, Poland tel.: [phone], fax.[phone],

Bibliografia

• [1] Arsie, L., Pianese, C., Pizzo, G., Enhancement of control oriented engine model using neural network, 2003.
• [2] Ghazi Zadeh, A., Fahim, A, El-Gindy, M., Neural network end fuzzy logic applications to vehicle systems: literature survey, International Journal of Vehicle Design, 1997.
• [3] He, J., Rutland, C., Application of artificial neutral network for integration of advanced engine simulation methods, Peoria, 2000.
• [4] Howlett, R. J., Zoysa, M. M, Walters, S. D., Howson, P. A., Neutral network techniques for monitoring and control of internal combustion engines, Presented at Int. Symposium on Intelligent Industrial Automation 1999, Italy, Genova 1999.
• [5] Jantos, J., Mamala, J., Stanowiskowy symulator obciążenia drogowego silnika, Teka Komisji Naukowo-Problemowej Motoryzacji PAN oddział w Krakowie, Konstrukcja, badania, eksploatacja, technologia pojazdów samochodowych i silników spalinowych, Kraków 1999, t.18, ss. 113-119
• [6] Mamala, J., Jantos, J., Odwzorowanie charakterystyk silnika za pomocą sztucznych sieci neuronowych, Zeszyt naukowy Politechniki Opolskiej, seria Mechanika, Opole 2005 (w druku).
• [7] Mamala, J., Jantos, J., Stanowisko dynamiczne do badań układu pojazd - silnik techniką symulacji stanowiskowej, VI Międzynarodowa Konferencja Naukowo – Techniczna AUTOPROGRES’98, Jachranka 1998, ss. 19-27.
• [8] Yoon, P., Myoungho, S., A nonlinear modelling of SI engines for controller design, International Journal of Vehicle Design, Vol. 26, No 2/3, 2001, s. 277-297
• [9] Zuranda, J., Barski, M., Jędruch, W., Sztuczne sieci neuronowe, PWN, Warszawa 1996.