基于BP神经网络预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度

作者：陈若龙; 韩永强; 李润钊; 张一鸣; 安东; 孙博

来源：车用发动机, 2018, (01): 10-15.

• BP神经网络
• 正庚烷
• 乙醇
• 混合燃料
• 自燃温度
• 预测

正庚烷-乙醇混合燃料的自燃温度对研究反应控制压燃(RCCI)具有重要的参考意义。采用BP神经网络预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度,该神经网络模型以正庚烷掺混比、当量比和进气压力为输入,自燃温度为输出,单层隐含层有16个节点时迭代过程均方误差和训练状态梯度均最小。研究结果表明:对神经网络模型训练、验证、测试的线性系数和全局线性系数R分别为0.997 78,0.997 9,0.994 92和0.997 33,预测精度较高;验证了该神经网络模型对正庚烷掺混比、当量比和进气压力变化的泛化能力,预测值与试验值的误差均在允许范围内,因此本模型得到的预测值与试验值具有良好的一致性。

• 单位
  吉林大学; 长春一汽四环发动机制造有限公司; 汽车仿真与控制国家重点实验室