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Anwendung künstlicher Intelligenz auf einen CRDI Dieselmotor: Ein Ansatz mit künstlichen neuronalen Netzen

Name: Anwendung künstlicher Intelligenz auf einen CRDI Dieselmotor: Ein Ansatz mit künstlichen neuronalen Netzen
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Bol Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage der Leistung und der Abgasemissionen eines bestehenden Einzylinder-Viertakt-CRDI-Motors unter verschiedenen CNG- und EGR-Strategien. Auf der Grundlage der experimentellen Daten wird ein ANN-Modell entwickelt, um die Leistungs- und Emissionsparameter des Versuchsmotors vorherzusagen. Die Studie wurde durchgeführt, wobei 70 % der gesamten experimentellen Daten für das Training des neuronalen Netzwerks ausgewählt wurden, 15 % für die Kreuzvalidierung des Netzwerks und die restlichen 15 % der Daten für die Prüfung der Leistung des trainierten Netzwerks verwendet wurden. Die entwickelten ANN-Modelle waren in der Lage, die Leistung und die Emissionen des Versuchsmotors mit ausgezeichneter Übereinstimmung vorherzusagen.

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Die vorliegende Studie untersucht das Potenzial künstlicher neuronaler Netze zur Vorhersage der Leistung und der Abgasemissionen eines bestehenden Einzylinder-Viertakt-CRDI-Motors unter verschiedenen CNG- und EGR-Strategien. Auf der Grundlage der experimentellen Daten wird ein ANN-Modell entwickelt, um die Leistungs- und Emissionsparameter des Versuchsmotors vorherzusagen. Die Studie wurde durchgeführt, wobei 70 % der gesamten experimentellen Daten für das Training des neuronalen Netzwerks ausgewählt wurden, 15 % für die Kreuzvalidierung des Netzwerks und die restlichen 15 % der Daten für die Prüfung der Leistung des trainierten Netzwerks verwendet wurden. Die entwickelten ANN-Modelle waren in der Lage, die Leistung und die Emissionen des Versuchsmotors mit ausgezeichneter Übereinstimmung vorherzusagen.

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