Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2005

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: aktywacja neuronu

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania ekologicznych właściwości pojazdów

Brzozowska L., Brzozowski K., Warwas K.

Archiwum Motoryzacji

2005

Nr 3

229-247

W artykule zaproponowano wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych do modelowania natężenia emisji związków szkodliwych spalin oraz zużycia paliwa w zależności od parametrów charakteryzujących ruch pojazdu, takich jak chwilowa prędkość i przyspieszenie. Rozważono sztuczne sieci neuronowe z sigmoidalną i radialną funkcją aktywacji neuronu. Kalibracje sieci wykonano w oparciu o dane eksperymentalne określające natężenie emisji i zużycie paliwa w postaci macierzy emisji. Wykorzystano macierze uzyskane podczas badań na hamowni podwoziowej dla zbioru testów jezdnych o różnej dynamice dla pojazdu z silnikiem o zapłonie iskrowym, wyposażonym w reaktor katalityczny oraz dla pojazdu z silnikiem o zapłonie samoczynnym. Porównano dokładność aproksymacji, uzyskanych dla obu rozważanych sztucznych sieci neuronowych. W obu przypadkach jest ona większa niż stosowane, wcześniej przez autorów niniejszej publikacji, aproksymacje wielomianami potęgowymi i funkcjami potęgowymi. Stwierdzono przy tym, że sieć z sigmoidalną funkcją aktywacji neuronu jest bardziej uniwersalna w rozpatrywanym zagadnieniu, zarówno ze względu na jej strukturę jak i zdolność do lepszego odwzorowania natężenia emisji.

In the paper have been proposed an artificial neural networks for modelling of engine exhaust emission intensity and fuel consumption intensity in dependency on vehicle motion parameters such as instantaneous velocity and acceleration. Two different kind of neural networks have been considered: radial and sigmoidal function for neurons activation. Those neural networks have been calibrated on the experimental data of emission and fuel consumption intensity. The experimental data has been earlier performed in a emission matrix. The emission matrices have been obtained on the base of modal measurements for a set of driving cycles with different dynamic. Two vehicles have been investigated, one vehicle with spark ignition engine equipped with catalytic converter and one vehicle with compression ignition engine. Results of approximation by neural networks are compared for both types of networks in the paper. The error of approximation is less for NNs than for polynomial and power functions used in previously of author works. It can be noticed that neural network with sigmoidal function of neural activation enables us better results of approximation of experimental data and therefore is more useful in the case considered.