本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多功能收割機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)性能仿真及優(yōu)化　出處：《農(nóng)機(jī)化研究》2017年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)和工業(yè)的快速發(fā)展,能源危機(jī)和環(huán)境保護(hù)問題越來越突出,傳統(tǒng)內(nèi)燃式發(fā)動(dòng)機(jī)受到了巨大沖擊,因此研究高效、節(jié)能的發(fā)動(dòng)機(jī)顯得尤為重要。為此,研究一種壓縮比為10.6多功能收割機(jī),并設(shè)計(jì)了基于MatLab仿真平臺(tái)的GT-Power神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)自動(dòng)進(jìn)行仿真和儲(chǔ)存,采用拉丁超立方采樣算法設(shè)計(jì)試驗(yàn),簡化運(yùn)算過程提高尋優(yōu)效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型轉(zhuǎn)矩、比油耗和溫度等參數(shù)模型預(yù)測誤差很小、精度很高,可用于多功能收割機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)的性能預(yù)測,使其各項(xiàng)指標(biāo)參數(shù)最優(yōu)化。
[Abstract]:With the rapid development of global economy and industry, the energy crisis and environmental protection are more and more prominent. The traditional internal combustion engine has been greatly impacted, so the research is highly efficient. Energy saving engine is particularly important. Therefore, a 10.6 multifunctional harvester with compression ratio is studied, and a GT-Power neural network model based on MatLab simulation platform is designed. The neural network training and testing data are automatically simulated and stored, and the Latin hypercube sampling algorithm is used to design the experiment, which simplifies the operation process and improves the optimization efficiency. The experimental results show that the torque of the neural network model is improved. The prediction error of specific fuel consumption and temperature model is very small and the precision is very high. It can be used to predict the performance of multi-function harvester engine and optimize its parameters.
【作者單位】： 江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省農(nóng)業(yè)科技自主創(chuàng)新資金項(xiàng)目(CX(16)60732) 江蘇經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院創(chuàng)新項(xiàng)目(JSJMY015)
【分類號(hào)】：S225;TP183
【正文快照】： 0引言由于農(nóng)作物收獲期短,秋收時(shí)期時(shí)間非常緊張,收割機(jī)進(jìn)行作業(yè)時(shí),一片農(nóng)田區(qū)域往往需要在1周之內(nèi)完成收割任務(wù),收割壓力大,因此對(duì)收割機(jī)的要求非常高,甚至?xí)霈F(xiàn)收割機(jī)不歇駕駛員輪流休息的搶收局面。收割機(jī)連續(xù)工作時(shí)間長,發(fā)動(dòng)機(jī)油門一拉到底,對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的可靠性要求比較苛刻

【參考文獻(xiàn)】

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6 陶冶,白存儒,由嘉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空中交通管制決策支持系統(tǒng)[J];交通與計(jì)算機(jī);2005年03期

7 何景軒,田維平,何國強(qiáng),余貞勇;基于遺傳算法的固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J];固體火箭技術(shù);2004年04期

【共引文獻(xiàn)】

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9 喻銀飛;陳雄;李宏文;;固沖發(fā)動(dòng)機(jī)燃?xì)獍l(fā)生器性能分析及參數(shù)優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年04期

10 趙牧原;馮金芝;;基于集成化的汽車故障診斷技術(shù)研究[J];制造業(yè)自動(dòng)化;2014年03期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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9 簡林莎,邊耀璋;天然氣發(fā)動(dòng)機(jī)使用性能的分析與改善[J];長安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年05期

10 劉明輝,趙子亮,李駿;混合動(dòng)力汽車節(jié)油機(jī)理研究[J];汽車技術(shù);2005年05期

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3 朱玲;裴洪平;陳榮;;灰色RBF網(wǎng)絡(luò)在西湖葉綠素a預(yù)測中的應(yīng)用[J];農(nóng)機(jī)化研究;2008年01期

4 師春祥;王晶;張文靜;段慶;;蟻群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于農(nóng)村電力短期負(fù)荷預(yù)測[J];農(nóng)機(jī)化研究;2008年10期

5 姚吟秋;;淺談神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物工程中的應(yīng)用[J];貴州農(nóng)機(jī)化;2011年01期

6 黃星奕,吳守一,方如明;用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行大米留胚率自動(dòng)檢測的研究[J];農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào);1999年04期

7 馮旭東,陳方;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在病蟲害診斷中的應(yīng)用[J];電腦開發(fā)與應(yīng)用;1999年01期

8 劉素青,周暢,杜盛珍;基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)木材消耗量預(yù)測模型研究[J];林業(yè)科學(xué);2001年03期

9 郝志華,馬孝江;多分量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自回歸模型及其工程應(yīng)用[J];農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào);2005年02期

10 劉繼龍;張振華;謝恒星;;果園土壤貯水量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型研究[J];農(nóng)業(yè)系統(tǒng)科學(xué)與綜合研究;2007年01期

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2 周樹德;王巖;孫增圻;孫富春;;量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2003年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（上冊）[C];2003年

3 羅山;張琳;范文新;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和簡單規(guī)劃的識(shí)別融合算法[A];2009系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2009年

4 郭愛克;馬盡文;丁康;;序言(二)[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

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6 許進(jìn);保錚;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖論[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號(hào)處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

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8 田金亭;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中學(xué)生創(chuàng)造力評(píng)估中的應(yīng)用[A];第十二屆全國心理學(xué)學(xué)術(shù)大會(huì)論文摘要集[C];2009年

9 唐墨;王科俊;;自發(fā)展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌特性研究[A];2009年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第七分冊）[南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)（增刊）][C];2009年

10 張廣遠(yuǎn);萬強(qiáng);曹海源;田方濤;;基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究[A];第十二屆全國設(shè)備故障診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

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1 美國明尼蘇達(dá)大學(xué)社會(huì)學(xué)博士 密西西比州立大學(xué)國家戰(zhàn)略規(guī)劃與分析研究中心資深助理研究員 陳心想;維護(hù)好創(chuàng)新的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件”[N];中國教師報(bào);2014年

2 盧業(yè)忠;腦控電腦 驚世駭俗[N];計(jì)算機(jī)世界;2001年

3 葛一鳴 路邊文;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大顯身手[N];中國紡織報(bào);2003年

4 中國科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系　邢方亮;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)人類大腦[N];計(jì)算機(jī)世界;2003年

5 記者 孫剛;“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”：打開復(fù)雜工藝“黑箱”[N];解放日報(bào);2007年

6 本報(bào)記者 劉霞;美用DNA制造出首個(gè)人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];科技日報(bào);2011年

7 健康時(shí)報(bào)特約記者　 張獻(xiàn)懷;干細(xì)胞移植：修復(fù)受損的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[N];健康時(shí)報(bào);2006年

8 劉力;我半導(dǎo)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及應(yīng)用研究達(dá)國際先進(jìn)水平[N];中國電子報(bào);2001年

9 ;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2002年

10 鄒麗梅 陳耀群;江蘇科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究通過鑒定[N];中國船舶報(bào);2006年

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5 付愛民;極速學(xué)習(xí)機(jī)的訓(xùn)練殘差、穩(wěn)定性及泛化能力研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2015年

6 李輝;基于粒計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及集成方法研究[D];中國礦業(yè)大學(xué);2015年

7 王衛(wèi)蘋;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)幾類同步控制策略研究及穩(wěn)定性分析[D];北京郵電大學(xué);2015年

8 張海軍;基于云計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行實(shí)現(xiàn)及其學(xué)習(xí)方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

9 李艷晴;風(fēng)速時(shí)間序列預(yù)測算法研究[D];北京科技大學(xué);2016年

10 陳輝;多維超精密定位系統(tǒng)建模與控制關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東南大學(xué);2015年

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1 章穎;混合不確定性模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與高校效益預(yù)測的研究[D];華南理工大學(xué);2015年

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3 李慧芳;基于憶阻器的渦卷混沌系統(tǒng)及其電路仿真[D];西南大學(xué);2015年

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5 董哲康;基于憶阻器的組合電路及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];西南大學(xué);2015年

6 武創(chuàng)舉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感圖像分類研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

7 李志杰;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上證指數(shù)預(yù)測研究[D];華南理工大學(xué);2015年

8 陳少吉;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)血壓預(yù)測研究與系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[D];華南理工大學(xué);2015年

9 張韜;幾類時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

10 邵雪瑩;幾類時(shí)滯不確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性分析[D];渤海大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：1416355