PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

An application of artificial neural network to exhaust emission modelling from diesel engine

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania emisji z silnika o zapłonie samoczynnym
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Emisja związków szkodliwych spalin z silnika o zapłonie samoczynnym. Przyjęto sześć parametrów charakteryzujących warunki pracy silnika, w zależności od których przy użyciu zaimplementowanych sztucznych sieci neuronowych określano emisję związków szkodliwych i zadymienie spalin. Zaproponowane sieci wytrenowano na zbiorze ponad 200 dyskretnych danych pomiarowych rejestrowanych w całym polu pracy silnika. Dokładność odpowiedzi sieci porównano z obliczeniami w oparciu o funkcje potęgowe zaproponowane we wcześniejszych pracach. W pracy pokazano, że postępowanie z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych lepiej nadaje się do aproksymacji emisji i zadymienia niż funkcje potęgowe. Wykorzystując sieci neuronowe uzyskano dobrą dokładność odpowiedzi sieci w porównaniu z rezultatami dodatkowych badań.
EN
The paper presents an application of artificial neural network to modelling emission from Diesel engine. In our study six independent engine control variables have been identified and used. In order to found the relations between engine control parameters and emission the radial artificial neural network (ANN) has been applied. The ANN has been trained on the base of measurement results whose cover a wide range of steady state engine operating conditions. The accuracy of ANN output has been compared with calculation based on power function proposed in earlier works. In the paper has been shown that ANN gives better emission approximation than power function. A good correspondence of ANN prediction values has been achieved also in comparison to results of additional experiment data.
Twórcy
  • Akademia Techniczno-Humanistyczna Willowa 2 43-309 Bielsko-Biała tel./fax: +48 (33) 8279289
  • Akademia Techniczno-Humanistyczna Willowa 2 43-309 Bielsko-Biała tel./fax: +48 (33) 8279289
Bibliografia
  • [1] Brzozowska L. Brzozowski K. Nowakowski J., An application of artificial neural network to Diesel engine modelling. IDAACS’ Workshop 2005, Sofia, in press.
  • [2] Brzozowski K. Nowakowski J., Application of optimisation to scaling of the mathematical model of the working cycle of CI engine, The Archive of Mechanical Engineering, Vol. L II, pp. 21-39, 2005.
  • [3] Brzozowski K. Nowakowski J. Wojciech S., Wyznaczanie emisjizwiązków szkodliwych spalin i zadymienia w zależności od parametrów pracy silnika ZS. ZN OBR Bosmal, Zeszyt 23, pp. 31-42, 2004.
  • [4] Chapra S.C. Canale R. P., Numerical methods for engineers. McGraw-Hill Higher Education. New York, 2002.
  • [5] Directive 1999/96/EC of the European Parliament and of the Council of 13 December 1999, Official Journal of the European Communities.
  • [6] Gamo S. O., Ouladsine M., Rachid A., Diesel engine exhaust emissions modelling using artificial neural network. SAE paper 1999-01-1163.
  • [7] He Y. Rutland C. J., Application of artificial neural networks in engine modelling. International Journal of Engine Research, Vol. 5, No. 4, pp.281-296, 2004.
  • [8] Nowakowski J., Zastosowanie optymalizacji do skalowania modelu cyklu roboczego silnika ZS. Czasopismo Techniczne, z.6-M, pp. 601-608, 2004.
  • [9] Osowski S., Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT. Warszawa, 1996.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BUJ6-0022-0074
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.