基于人工神经网络的直喷柴油机放热规律的预测

摘要

精确预测不同控制参数下的放热规律是实现发动机燃烧过程主动控制,达到高效低排放的前提.为此通过微观物理场的仿真和试验研究相结合,将燃烧过程划分为预混合燃烧和扩散燃烧两个阶段,提出以燃烧始点、预混合燃烧速率、扩散燃烧速率及燃烧持续期作为量化评价参数,建立预测放热规律量化评价参数的人工神经网络模型,确定神经网络模型结构和算法的基础上,预测分析喷射系统参数和进气系统参数对放热规律评价参数的影响.研究结果表明:当采用“5-18-4”型神经网络结构模型并采用trainlm算法时,性能预测的平均均方差为0.00274,训练、验证和交叉验证数据的决定系数分别为0.98504、0.97604和0.98504,表明预测的鲁棒性、响应性和收敛精度均良好,证明所创建的ANN模型很好地预测放热规律.