【神经网络】是一种模仿人脑神经结构的计算模型,它能通过学习和调整权重来识别模式和解决问题。在本文中,神经网络被用来预测双燃料发动机活塞的最高温度,这是由于神经网络对于非线性关系和大量数据的处理能力,使其在复杂系统预测中表现出色。
【深度学习】是神经网络的一个分支,它通过多层神经网络结构来学习数据的多层次表示,通常在大数据集上进行训练,以实现更准确的预测或分类。虽然文中没有具体提到深度学习,但其原理可能被应用于更复杂的神经网络模型中,以提高活塞温度预测的精度。
【机器学习】是数据科学的核心组成部分,它使计算机能够通过学习数据来改进其性能,而无需显式编程。在这里,机器学习用于建立活塞温度与发动机参数之间的关系模型,如转速、扭矩、替代率、喷油提前角和NOx浓度。
【数据建模】是通过对数据进行分析和抽象,创建一个代表真实世界的数学模型。在本文中,数据建模涉及收集发动机运行的各种工况数据,然后使用这些数据训练神经网络模型,以预测活塞最高温度。
【专业指导】意味着研究过程中需要专业知识和技术,如发动机工程、热力学、控制理论和计算机科学,以确保模型的准确性和适用性。作者的专业背景,如新能源电动车电池系统和汽车ECU控制技术,为这项工作提供了坚实的基础。
文章中提到的【Elman神经网络】是一种递归神经网络,它引入了内部状态(记忆单元)来处理时间序列数据。在本研究中,Elman网络用于捕捉发动机工况变化对活塞温度的影响,考虑到发动机工作循环的动态特性。
实验部分,研究人员使用【WD615高压共轨柴油机】改造的双燃料发动机,通过【涡轮增压中冷】技术提高进气效率,同时记录了不同工况下的数据。他们利用【ANSYS有限元软件】构建了活塞的温度场模型,这是一种强大的工具,可以模拟复杂结构的热流行为。通过【硬度塞测温法】获取实际温度,再结合ANSYS仿真结果,校正模型以得到更精确的活塞最高温度预测。
总结来说,这篇文章利用神经网络,特别是Elman神经网络,建立了一个预测双燃料发动机活塞最高温度的模型。此模型考虑了多种关键参数,包括发动机转速、扭矩、替代率、喷油提前角和NOx浓度。通过实验验证,模型的预测误差小于2.17%,证明了其在工程应用中的实用性。这一研究为发动机活塞的保护提供了理论依据,有助于防止因过热造成的发动机损坏。