发动机燃烧组分RBF网络中心算法研究
本文通过分析发动机燃烧过程中组分质量变化特点，兼顾精度与计算费用双重因素，在一个组分用一个神经网络的基础上，提出了分块选中心建立组分质量分数-温度RBF 神经网络算法：在F-T 图中，将质量分数值动态划分成N 个区域，将温度划分成6 个固定区域，在每个纵向区域和横向区域相交的面积中各取一个样本作RBF 网络中心。经过135 直喷式柴油机燃烧计算验证，分块选中心法比随机选样本作中心法所建的RBF 神经网络的函数逼近精度有显著提高。
人工神经网络 RBF网络 函数逼近 燃烧过程 化学组分 发动机
郭晓平 王占杰 黄勇
大连理工大学内燃机研究所 大连 116023
国内会议
西安
中文
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）