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神经网络在船舶柴油机NOx排放特性预测中的应用
  • ISSN号：1006-7043
  • 期刊名称：《哈尔滨工程大学学报》
  • 时间：0
  • 分类：TK421[动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
  • 作者机构：[1]大连海事大学,轮机工程学院,辽宁,大连,116026 大连海事大学,轮机工程学院,辽宁,大连,116026 集美大学,轮机工程学院,福建,厦门,361021 大连海事大学,轮机工程学院,辽宁,大连,116026
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(50276006).
作者： 黄连忠[1], 吴桂涛[1], 尹自斌[1], 孙培廷[1]
关键词： BP神经网络, 船舶柴油机, NOX排放特性
中文摘要：

为了预测船舶柴油机N0x排放特性,从初始权值的选取及学习率动态优化对BP算法进行了改进,通过改进的均匀试验设计法,对少量具有代表性、易于测试的工况进行N0x排放测试,利用BP神经网络建立了船舶柴油机NOx排放特性预测模型并进行了计算,与实测的4种工况进行比较.结果表明,第1工况的N0x排放浓度相对误差为3.7%,N0x比排放的相对误差为4.3%,而其他各工况的N0x排放浓度相对误差在2.4%以内,NOx比排放相对误差在2.9%以内.因此,该模型预测精度较高,与试验结果吻合良好,能有效地预测船舶柴油机N0x排放特性.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编：杨士莪
  • 地址：哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编：150001
  • 邮箱：xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话：0451-82519357
  • 国际标准刊号：ISSN：1006-7043
  • 国内统一刊号：ISSN：23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:11823