本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的汽車(chē)排放模擬方法研究

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【摘要】：隨著汽車(chē)排放對(duì)環(huán)境的污染越來(lái)越嚴(yán)重,各國(guó)相繼出臺(tái)了一系列限車(chē)、限排措施,排放法規(guī)也越來(lái)越嚴(yán)苛,以達(dá)到控制汽車(chē)排放的目的。輕型汽車(chē)尾氣排放的測(cè)量方法主要以整車(chē)工況法測(cè)試為主,尾氣取樣以定容取樣法(CVS)為主。但汽車(chē)排放的改進(jìn)主要集中在內(nèi)燃機(jī)上,而內(nèi)燃機(jī)的測(cè)試和改進(jìn)主要通過(guò)內(nèi)燃機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)來(lái)進(jìn)行。這樣不可避免地造成對(duì)研發(fā)汽車(chē)的內(nèi)燃機(jī)反復(fù)拆裝的問(wèn)題。在臺(tái)架試驗(yàn)的過(guò)程中,試驗(yàn)工況點(diǎn)繁多,且每次整車(chē)和臺(tái)架之間的改裝費(fèi)時(shí)費(fèi)力。應(yīng)用數(shù)學(xué)建模的方法精確計(jì)算內(nèi)燃機(jī)排放雖然可行,但實(shí)際上影響內(nèi)燃機(jī)排放的原因繁多,十分復(fù)雜,所以計(jì)算建模的難度很大。本文基于以上幾種手段存在的問(wèn)題提出基于少量試驗(yàn),不用詳細(xì)數(shù)學(xué)建模預(yù)測(cè)內(nèi)燃機(jī)排放性能的方法,并且基于此種方法以及簡(jiǎn)單的物理計(jì)算推算出汽車(chē)工況法排放。本文主要工作為：1.詳細(xì)分析內(nèi)燃機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)的過(guò)程和結(jié)果,根據(jù)測(cè)試的數(shù)據(jù),應(yīng)用GT-power軟件,建立對(duì)應(yīng)機(jī)型的GT-power模型。2.在仔細(xì)研究和分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論以及內(nèi)燃機(jī)的排放理論的基礎(chǔ)上,提出應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行內(nèi)燃機(jī)排放臺(tái)架試驗(yàn)?zāi)M的模型。并應(yīng)用遺傳變異方法增加BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)性和精確度。3.研究輕型汽車(chē)在10-15工況法標(biāo)準(zhǔn)下測(cè)試循環(huán)中的汽車(chē)以及內(nèi)燃機(jī)的受力情況,建立輕型汽車(chē)工況法下對(duì)應(yīng)內(nèi)燃機(jī)工況數(shù)學(xué)模型。4.應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算輕型汽車(chē)工況法下的排放。5.在ADVISOR中對(duì)汽車(chē)建模,驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的正確性。本文基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,通過(guò)建立基于遺傳算法的以?xún)?nèi)燃機(jī)扭矩和轉(zhuǎn)速為輸入端,內(nèi)燃機(jī)的排放、油耗數(shù)據(jù)為輸出端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,計(jì)算出內(nèi)燃機(jī)尾氣排放的數(shù)值。本文應(yīng)用生物遺傳算法對(duì)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化,提升了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。再將建立的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于整車(chē)工況法排放中,演算了汽車(chē)在10-15工況法下排放的過(guò)程。綜合本文研究,該方法為汽車(chē)排放的研究初期提出了一種新的手段,通過(guò)此種方法可以在一定程度上減少內(nèi)燃機(jī)和汽車(chē)排放研究時(shí)間,具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：U467.48

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