本文關鍵詞：神經(jīng)網(wǎng)絡算法在船舶柴油主機氮氧化物排放預測中的應用　出處：《艦船科學技術》2017年22期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：當前,船舶動力系統(tǒng)中柴油主機的氮氧化物排放對大氣環(huán)境的污染日益嚴重。為了實時測量氮氧化物排放,本文首先分析了柴油燃料過程中氮氧化物的成分和生成過程,并分析了使用碳平衡法和碳氧平衡法測量氮氧化物的方法。最后針對柴油主機設計了神經(jīng)網(wǎng)絡模型,將氮氧化物排放量的預測誤差降低至5%以內(nèi)。
[Abstract]:At present, the emission of nitrogen oxide from diesel engine in marine power system is becoming more and more serious. In order to measure the emission of nitrogen oxide in real time, the emission of nitrogen oxide from diesel engine is becoming more and more serious. In this paper, the composition and formation process of nitrogen oxides in diesel fuel process are analyzed. Finally, a neural network model is designed for diesel engine to reduce the prediction error of NOx emissions to less than 5%.
【作者單位】： 欽州學院;
【基金】：廣西教育廳科研項目(項目編號:2016JGA353);廣西教育廳中青年教師基礎能力提升項目:(項目編號:KY2016YB473) 欽州學院高級別科研培育項目:(項目編號:2016PY-SJ07)
【分類號】：U664.121;X736.3
【正文快照】： 隨著船舶工業(yè)的迅速發(fā)展和海上航行活動的日益頻繁,船舶對生態(tài)環(huán)境的影響引起了國際社會的廣泛關注。按照作用領域分類,船舶主要影響海洋環(huán)境和大氣環(huán)境。其中對海洋環(huán)境的影響包括跨區(qū)域的物種危害、船舶物料泄漏等;對大氣環(huán)境的影響主要是燃料廢氣的排放。隨著噸位和運載能

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1 郭興明;郝吉明;田賀忠;王書肖;趙U，

本文編號：1436807