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Aplicação de Inteligência artificial num Motor Diesel CRDI: Uma abordagem rede neural

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Bol O presente estudo explora o potencial da rede neural artificial para prever o desempenho e as emissões de escape de um motor CRDI de quatro tempos e cilindro único existente sob diferentes estratégias de GNV e EGR. Com base nos dados experimentais, foi desenvolvido um modelo ANN para prever os parâmetros de desempenho e emissões do motor experimental. O estudo foi realizado com 70% do total dos dados experimentais selecionados para treinar a rede neural, 15% para a validação cruzada da rede e os 15% restantes foram utilizados para testar o desempenho da rede treinada. Os modelos ANN desenvolvidos foram capazes de prever o desempenho e as emissões do motor experimental com excelente concordância.

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O presente estudo explora o potencial da rede neural artificial para prever o desempenho e as emissões de escape de um motor CRDI de quatro tempos e cilindro único existente sob diferentes estratégias de GNV e EGR. Com base nos dados experimentais, foi desenvolvido um modelo ANN para prever os parâmetros de desempenho e emissões do motor experimental. O estudo foi realizado com 70% do total dos dados experimentais selecionados para treinar a rede neural, 15% para a validação cruzada da rede e os 15% restantes foram utilizados para testar o desempenho da rede treinada. Os modelos ANN desenvolvidos foram capazes de prever o desempenho e as emissões do motor experimental com excelente concordância.

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