外文翻譯--壓縮天然氣柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的排放物rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究(存儲(chǔ)版)
【正文】 的。在圖 9可以看到在重載情況下有同樣的結(jié)果。 試點(diǎn)的影響 在輕載狀態(tài)下，試點(diǎn)數(shù)量對(duì) CO和 NOx排放影響的效果如圖 6。這種情況發(fā)生是因?yàn)榕c燃燒時(shí)間縮短，提高轉(zhuǎn)速情況下一氧化碳不能完全氧化。有 100組以上的數(shù)據(jù)是在輕載低轉(zhuǎn)速到高負(fù)載高轉(zhuǎn)速下得出的，這是為了試驗(yàn) RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，還有 20組數(shù)據(jù)是在大范圍工況試驗(yàn)下得出的，以驗(yàn)證模型。 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作結(jié)構(gòu)如圖 1所示。 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 特別是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已成為近年來(lái)受歡迎因?yàn)樗錾淖R(shí)別和預(yù)測(cè)能力。在天然氣 /柴油 發(fā)動(dòng)機(jī) 排放預(yù)測(cè)模型基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的 分析 中，主要分析 了對(duì)二氧化碳的主要性能參數(shù)的影響 和 內(nèi)置的 DFENO的排放量。 附錄 B 譯文 壓縮天然氣 /柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)的排放物 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究 Liuzhentao Feishaomei 摘要： 為了解決嚴(yán)重的環(huán)境污染 和 能源資源的 急劇 下降 ，各國(guó)都 已作出巨大努力。同時(shí)，該均衡器的主要性能參數(shù)，如轉(zhuǎn)速，負(fù)荷，試點(diǎn)數(shù)量和 噴 射時(shí)間，效果也 符合 模型的預(yù)測(cè)方法。在這個(gè)新的排放模型徑 向基函數(shù)中 提出了天然氣 /柴油均衡器。隱層節(jié)點(diǎn)的計(jì)算歐幾里德之間的中心和網(wǎng)絡(luò)的輸入向量，然后距離的結(jié)果傳遞到徑向基函數(shù)，最后一層是輸出層組成的共同線(xiàn)性神經(jīng)元。試驗(yàn)數(shù)據(jù)是根據(jù)測(cè)試得出的，測(cè)試發(fā)動(dòng)機(jī)的規(guī)格在表 1中已經(jīng)給出。 旋轉(zhuǎn)速度的影響 圖 4中在特定情況下旋轉(zhuǎn)速度 CO和 NOx排放量的變化表明 CO排放隨轉(zhuǎn)速增加。因此，它在燃燒過(guò)程中充分完成，因此二氧化碳排放量減少和氮氧化物排放量增加。這意味著在輕載狀態(tài)下有最佳噴射時(shí)間以使二氧化碳，氮氧化物排放量最少。在實(shí)踐中，該模型可以被用來(lái)作為提高和優(yōu)化均衡器參數(shù)的重要方法。 結(jié)論 在天然氣 /柴油雙燃料發(fā)動(dòng)機(jī)排放預(yù)測(cè)模型 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的基礎(chǔ)上，建立以供分析的一氧化碳，氮氧化物排放的 DFE主要參數(shù)的影響。 在重載狀
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