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J-GLOBAL ID：201702236621534997   整理番号：17A0203397

短時間実運転条件に基づく自動車の微視的排出モデル【JST・京大機械翻訳】

Microscopic emission model of motor vehicle based on short-time real driving cycle

著者 (4件)： Wang Zhongqi (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University) ,  Guan Wei (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University) ,  Bi Jun (School of Traffic and Transportation,Beijing Jiaotong University) ,  Ma Jun (School of Electromechanical Engineering, Beijing Information Science & Technology)
資料名： Huanjing Gongcheng Xuebao  (Huanjing Gongcheng Xuebao)
巻： 10  号： 10  ページ： 5803-5807  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2495B  ISSN： 1673-9108  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車排気試験システム(PEMS)を用いて,軽質ガソリンエンジンの道路の実際の汚染物質排出率のデータを収集し,GPSシステムを用いて試験車両の試験過程の実際の走行サイクルを獲得した。短時間の実際の運転条件を定義し,短時間の実際の運転条件によって車両の運転状態を表現し,各時間の速度を排出モデルのパラメータとして定義し,自動車の微視的排出モデルをBPニューラルネットワークにより確立した。モデルの運転結果によると、二酸化炭素(CO_2)、窒素酸化物(NO_X)、一酸化炭素(CO)、炭化水素化合物(HC)などの汚染物の排出率予測の全体誤差はそれぞれ4%、2%、5%、5%以下である。自動車の汚染物質排出率を計算する方法の実現可能性を,短時間の運転条件の下で計算した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 二酸化炭素 ,  水素化合物 ,  酸化窒素 ,  汚染物質 ,  一酸化炭素 ,  ガソリン機関 ,  試験車 ,  *自動車 ,  自動車排出ガス ,  GPS
準シソーラス用語： 自動車排気ガス ,  GPS【位置決め】 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  運転サイクル ,  汚染物質排出 ,  *排出モデル ,  *運転条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： motor vehicle ,  short-time ,  real driving cycle ,  BP neural network ,  microscopic emission model

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 短時間 ,  自動車 ,  排出モデル