文档名：双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析
摘要：基于柴油-天然气双燃料发动机测试台架中等转速(1500r/min)下400,800,1200,1600N·m4个扭矩工况的试验数据,以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率为模型输入参数,以温室气体CO2和CH4排放值为模型输出参数,构建了基于粒子群算法优化的BP神经网络的温室气体排放预测模型.模型的预测结果显示:在测试集上CO2和CH4排放预测值的决定系数(R2)分别为0.99762和0.99809,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.97%和3.85%,模型具有良好的泛化能力和预测精度.基于构建的排放预测模型,采用平均影响值(MIV)算法分析了发动机在中等转速工况下扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率对CO2和CH4排放的影响,结果显示发动机扭矩对CO2和CH4排放的影响占主导地位,贡献率分别达到了71.8%和50.8%;当模型中发动机扭矩设定在小负荷工况,天然气替代率对CO2和CH4排放的影响权重最大.
作者：陈晖 官维 黄豪中 Author：CHENHui GUANWei HUANGHaozhong
作者单位：柳州职业技术学院汽车工程学院,广西柳州545005广西玉柴机器股份有限公司,广西玉林537005广西大学机械工程学院,广西南宁530004
刊名：车用发动机 ISTICPKU
Journal：VehicleEngine
年，卷(期)：2023, (4)
分类号：TK421
关键词：双燃料发动机 温室气体 排放 预测 神经网络 粒子群算法
Keywords：dualfuelengine greenhousegas emission prediction neuralnetwork particleswarmalgorithm
机标分类号：
在线出版日期：2023年9月4日
基金项目：广西自然科学基金项目，广西重点研发计划项目，广西高校中青年教师基础能力提升项目双燃料发动机温室气体排放预测和影响因素分析[
期刊论文] 车用发动机--2023, (4)陈晖 官维 黄豪中基于柴油-天然气双燃料发动机测试台架中等转速(1500r/min)下400,800,1200,1600N·m4个扭矩工况的试验数据,以发动机扭矩、喷油正时、喷油压力和天然气替代率为模型输入参数,以温室气体CO2和CH4排放值为模型输出...参考文献和引证文献
参考文献
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