本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶柴油機(jī)氮氧化物排放預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：船舶柴油機(jī)作為船舶動(dòng)力裝置,對(duì)航運(yùn)經(jīng)濟(jì)有非常重要的支持作用,但是,由其產(chǎn)生的排放污染不容忽視,而且越來(lái)越為嚴(yán)重。為了控制船舶柴油機(jī)的排放污染,國(guó)際海事組織《修訂73/78防污公約的1997年議定書(shū)73/78防污公約1997年締約國(guó)大會(huì)決議》已經(jīng)于2005年5月19日正式生效,開(kāi)始其在船舶柴油機(jī)排放方面的控制作用,本文正是基于此文件開(kāi)展了船舶柴油機(jī)NOx排放的相關(guān)研究。 首先,本文闡述了船舶柴油機(jī)NOx的生成機(jī)理以及國(guó)際控制法規(guī),并介紹了當(dāng)前船舶柴油機(jī)NOx排放測(cè)試的具體步驟、注意事項(xiàng)和計(jì)算方法。 然后,簡(jiǎn)要介紹了人工智能和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí),并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高度非線性擬和功能,將其引入到船舶柴油機(jī)NOx排放測(cè)試工作中。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自身特性,進(jìn)行了試驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)際試驗(yàn)、測(cè)取數(shù)據(jù)等一系列現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)工作,在設(shè)計(jì)試驗(yàn)過(guò)程中,又引入了正交設(shè)計(jì)法,使試驗(yàn)測(cè)取的數(shù)據(jù)更具有科學(xué)性。在此基礎(chǔ)上,在MATLAB環(huán)境中編制程序,利用測(cè)取的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)用數(shù)據(jù)建立了相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),再利用測(cè)取的網(wǎng)絡(luò)測(cè)試用數(shù)據(jù)對(duì)建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了船舶柴油機(jī)NOx排放預(yù)測(cè)和該網(wǎng)絡(luò)的泛化能力的分析。 最后,針對(duì)本次試驗(yàn)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體情況,對(duì)進(jìn)一步提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬船舶柴油機(jī)NOx排放的有關(guān)方法作了討論。
【關(guān)鍵詞】：船舶柴油機(jī) NOx排放 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 誤差分析
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類(lèi)號(hào)】：U664.1
【目錄】：

• 第1章 緒論11-17
• 1.1 本文背景11-14
• 1.1.1 船舶柴油機(jī)排氣的組成11-13
• 1.1.2 船舶柴油機(jī)排氣的危害13-14
• 1.2 本文研究的主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-17
• 1.2.1 研究的主要內(nèi)容15
• 1.2.2 本文的章節(jié)安排15-17
• 第2章 船舶柴油機(jī)NOx排放的控制現(xiàn)狀及趨勢(shì)17-25
• 2.1 船舶柴油機(jī)NOx的生成機(jī)理17-20
• 2.1.1 熱氮氧化物(Thermal NOx)的生成機(jī)理17-20
• 2.1.2 燃料氮氧化物(Fuel NOx)的生成機(jī)理20
• 2.2 船舶柴油機(jī)氮氧化物排放控制現(xiàn)狀20-24
• 2.2.1 國(guó)際社會(huì)控制排氣污染法規(guī)20-22
• 2.2.2 現(xiàn)有測(cè)試方法及簡(jiǎn)化測(cè)試方案的提出22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 船舶柴油機(jī)NOx排放測(cè)試及計(jì)算方法25-40
• 3.1 柴油機(jī)族、組認(rèn)證25
• 3.2 測(cè)試項(xiàng)目和要求25-28
• 3.2.1 測(cè)試項(xiàng)目25-26
• 3.2.2 測(cè)試要求26-27
• 3.2.3 主要測(cè)量設(shè)備及要求27-28
• 3.3 測(cè)試儀器的校準(zhǔn)、分析28-34
• 3.3.1 試驗(yàn)臺(tái)架上主要測(cè)量設(shè)備的精確要求28
• 3.3.2 排放分析儀器要求28-34
• 3.3.2.1 分析儀器所需工作氣體和標(biāo)準(zhǔn)氣體29
• 3.3.2.2 分析儀器的校準(zhǔn)29-31
• 3.3.2.3 現(xiàn)場(chǎng)安裝檢驗(yàn)31-32
• 3.3.2.4 測(cè)試過(guò)程的控制32
• 3.3.2.5 試驗(yàn)臺(tái)上的工況及加權(quán)系數(shù)32-34
• 3.4 船舶柴油機(jī)NOx排放的計(jì)算分析34-39
• 3.4.1 概述34-35
• 3.4.2 廢氣質(zhì)量流量計(jì)算方法35-39
• 3.4.2.1 碳平衡法35-36
• 3.4.2.2 通用法或稱(chēng)為碳／氧平衡法36-37
• 3.4.2.3 排氣中各組分質(zhì)量流量的計(jì)算37-38
• 3.4.2.4 排放量計(jì)算38
• 3.4.2.5 排氣質(zhì)量流量的修正38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-54
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)基礎(chǔ)知識(shí)40-45
• 4.1.1 概述40
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)40-41
• 4.1.3 人工神經(jīng)元模型41-44
• 4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)44-45
• 4.2 誤差反向傳播(BP)網(wǎng)絡(luò)45-53
• 4.2.1 BP網(wǎng)絡(luò)概述45
• 4.2.2 基本BP模型的結(jié)構(gòu)45-47
• 4.2.3 標(biāo)準(zhǔn)BP模型的學(xué)習(xí)過(guò)程及實(shí)例47-53
• 4.2.3.1 學(xué)習(xí)過(guò)程47-51
• 4.2.3.2 學(xué)習(xí)實(shí)例51-53
• 4.3 本章小結(jié)53-54
• 第5章 船舶柴油機(jī)NOx排放的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)54-80
• 5.1 當(dāng)前柴油機(jī)NOx排放研究方法54-55
• 5.2 船舶柴油機(jī)NOx排放的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)55-78
• 5.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出層神經(jīng)元數(shù)的確定55-56
• 5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本的選取56-63
• 5.2.2.1 學(xué)習(xí)樣本選取的原則和注意事項(xiàng)56-57
• 5.2.2.2 船舶柴油機(jī)NOx排放性能對(duì)學(xué)習(xí)樣本的要求57
• 5.2.2.3 均勻設(shè)計(jì)法原理57-59
• 5.2.2.4 柴油機(jī)變邊界均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)59-61
• 5.2.2.5 本研究中的試驗(yàn)裝置及試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案61-63
• 5.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)目的確定63-64
• 5.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元數(shù)的確定64-66
• 5.2.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理66-67
• 5.2.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值選取67-68
• 5.2.7 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)的確定68-69
• 5.2.8 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確定69-70
• 5.2.9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練70-72
• 5.2.10 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力的分析72-73
• 5.2.11 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)73-74
• 5.2.12 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)(泛化)能力的分析74-78
• 5.3 本章小結(jié)78-80
• 第6章 結(jié)論和展望80-82
• 攻讀碩士學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表論文82-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-88
• 研究生履歷88

【引證文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 趙秋亮;劉國(guó)平;;船舶柴油機(jī)供油提前角云控制模型研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2009年06期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 孟琪;地下商業(yè)街的聲景研究與預(yù)測(cè)[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 周夢(mèng)華;柴油機(jī)磨合過(guò)程中油液光譜數(shù)據(jù)算法研究[D];大連海事大學(xué);2011年

2 王興福;采用VB實(shí)現(xiàn)船舶柴油機(jī)拐檔差數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的研制[D];集美大學(xué);2008年

3 白利波;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船用柴油機(jī)NO_x排放特性預(yù)測(cè)[D];大連海事大學(xué);2010年

4 鄭曉蘭;應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)原油含水率的研究[D];大慶石油學(xué)院;2010年

5 任偉宏;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水果價(jià)格短期預(yù)測(cè)研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2012年

6 杜文婷;基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電滲析脫鹽率預(yù)測(cè)[D];東北石油大學(xué);2012年

7 錢(qián)耀宇;基于AIS信息的港區(qū)船舶排污在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D];集美大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的船舶柴油機(jī)氮氧化物排放預(yù)測(cè)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：281235