柴油机燃用FT柴油的人工神经网络建模研究

摘要：

在4100QBZL柴油机上进行了0＃柴油、F10(FT柴油体积分数为10％,以此类推)、F30、FT柴油的性能试验.试验结果表明:随着混合燃料中FT柴油比例的升高,各油品的有效燃油消耗率和排气温度逐渐降低,其有效热效率有所升高;论文通过建立BP神经网络模型,以四种油品的混合比例、转速、输出扭矩为输入参数,分别以有效燃油消耗、排气温度、有效热效率为输出参数进行预测,将预测结果与试验结果进行比较.研究表明,采用人工神经网络模型对柴油机性能进行拟合,对其有效燃油消耗、排气温度、有效热效率的预测结果与试验结果的误差分别在2％、35％、2％内.因此,利用人工神经网络结构可以有效的预测柴油机燃用代用燃料的性能.

关键词： 汽车柴油机 混合燃料 动力性能 人工神经网络

作者: 刘磊 王铁 石晋宏 史伟奇 廖文蓉

作者单位: 太原理工大学车辆工程系,太原030024 北汽动力总成有限公司,北京 长江工程职业技术学院,湖北武汉430212

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国内燃机学会2013年学术年会暨油品与清洁燃料分会和山西省内燃机学会联合学术年会

会议地点: 太原

会议语种:中文

页码: 58-62

在线出版日期: 2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）