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基于Atkinson循环发动机的燃油消耗率优化方法对比研究
被引量:
2
1
作者
杨靖
薛川
+3 位作者
刘凯敏
江武
张纯标
冯仁华
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期15-22,共8页
针对利用GT-Power详细模型耦合遗传算法(方案1)优化Atkinson循环发动机燃油消耗率时,存在公认的不易收敛且计算缓慢的问题,提出了神经网络简化模型耦合遗传算法(方案2)进行全局优化并与方案1进行比对.方案1利用GT-Power搭建某Atkinson...
针对利用GT-Power详细模型耦合遗传算法(方案1)优化Atkinson循环发动机燃油消耗率时,存在公认的不易收敛且计算缓慢的问题,提出了神经网络简化模型耦合遗传算法(方案2)进行全局优化并与方案1进行比对.方案1利用GT-Power搭建某Atkinson循环发动机详细仿真模型,应用Heywood公式建立爆震预测模型,并耦合遗传算法对Atkinson循环发动机燃油消耗率进行优化;方案2则利用拉丁超立方算法采集4 500个实验点,将GT-Power详细模型及爆震模型简化为神经网络模型,通过简化模型耦合遗传算法进行优化.研究结果表明:利用方案2可以将Atkinson循环发动机的实际燃油消耗率最多降低4.6%,且仿真优化结果相对实际优化结果的最大误差率仅为7.3%,同时相对于方案1仿真优化时间最大可节省322倍.因此,采用方案2替代方案1用于Atkinson循环发动机燃油消耗率的快速全局优化是切实可行的方法.
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关键词
Atkinson循环
燃油消耗率优化方法
人工神经网络模型
遗传算法
下载PDF
职称材料
题名
基于Atkinson循环发动机的燃油消耗率优化方法对比研究
被引量:
2
1
作者
杨靖
薛川
刘凯敏
江武
张纯标
冯仁华
机构
湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室
重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
出处
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期15-22,共8页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2012AA111703)
湖南省研究生科研创新项目(CX2015B088)~~
文摘
针对利用GT-Power详细模型耦合遗传算法(方案1)优化Atkinson循环发动机燃油消耗率时,存在公认的不易收敛且计算缓慢的问题,提出了神经网络简化模型耦合遗传算法(方案2)进行全局优化并与方案1进行比对.方案1利用GT-Power搭建某Atkinson循环发动机详细仿真模型,应用Heywood公式建立爆震预测模型,并耦合遗传算法对Atkinson循环发动机燃油消耗率进行优化;方案2则利用拉丁超立方算法采集4 500个实验点,将GT-Power详细模型及爆震模型简化为神经网络模型,通过简化模型耦合遗传算法进行优化.研究结果表明:利用方案2可以将Atkinson循环发动机的实际燃油消耗率最多降低4.6%,且仿真优化结果相对实际优化结果的最大误差率仅为7.3%,同时相对于方案1仿真优化时间最大可节省322倍.因此,采用方案2替代方案1用于Atkinson循环发动机燃油消耗率的快速全局优化是切实可行的方法.
关键词
Atkinson循环
燃油消耗率优化方法
人工神经网络模型
遗传算法
Keywords
Atkinson cycle
optimization method of fuel consumption rate
artificial neural network model
genetic algorithm
分类号
TK411.7 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Atkinson循环发动机的燃油消耗率优化方法对比研究
杨靖
薛川
刘凯敏
江武
张纯标
冯仁华
《湖南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
已选择
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参考文献
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