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

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【摘要】：隨著汽車排放對環(huán)境的污染越來越嚴重,各國相繼出臺了一系列限車、限排措施,排放法規(guī)也越來越嚴苛,以達到控制汽車排放的目的。輕型汽車尾氣排放的測量方法主要以整車工況法測試為主,尾氣取樣以定容取樣法(CVS)為主。但汽車排放的改進主要集中在內(nèi)燃機上,而內(nèi)燃機的測試和改進主要通過內(nèi)燃機臺架試驗來進行。這樣不可避免地造成對研發(fā)汽車的內(nèi)燃機反復(fù)拆裝的問題。在臺架試驗的過程中,試驗工況點繁多,且每次整車和臺架之間的改裝費時費力。應(yīng)用數(shù)學(xué)建模的方法精確計算內(nèi)燃機排放雖然可行,但實際上影響內(nèi)燃機排放的原因繁多,十分復(fù)雜,所以計算建模的難度很大。本文基于以上幾種手段存在的問題提出基于少量試驗,不用詳細數(shù)學(xué)建模預(yù)測內(nèi)燃機排放性能的方法,并且基于此種方法以及簡單的物理計算推算出汽車工況法排放。本文主要工作為：1.詳細分析內(nèi)燃機臺架試驗的過程和結(jié)果,根據(jù)測試的數(shù)據(jù),應(yīng)用GT-power軟件,建立對應(yīng)機型的GT-power模型。2.在仔細研究和分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論以及內(nèi)燃機的排放理論的基礎(chǔ)上,提出應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行內(nèi)燃機排放臺架試驗?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)的容錯性和精確度。3.研究輕型汽車在10-15工況法標準下測試循環(huán)中的汽車以及內(nèi)燃機的受力情況,建立輕型汽車工況法下對應(yīng)內(nèi)燃機工況數(shù)學(xué)模型。4.應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演算輕型汽車工況法下的排放。5.在ADVISOR中對汽車建模,驗證神經(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,通過建立基于遺傳算法的以內(nèi)燃機扭矩和轉(zhuǎn)速為輸入端,內(nèi)燃機的排放、油耗數(shù)據(jù)為輸出端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,計算出內(nèi)燃機尾氣排放的數(shù)值。本文應(yīng)用生物遺傳算法對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了優(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)用于整車工況法排放中,演算了汽車在10-15工況法下排放的過程。綜合本文研究,該方法為汽車排放的研究初期提出了一種新的手段,通過此種方法可以在一定程度上減少內(nèi)燃機和汽車排放研究時間,具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U467.48

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本文編號：1143696