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J-GLOBAL ID：201002288095613701   整理番号：10A0144965

人工ニューラルネットワークを使ったCNG-ディーゼル機関性能および排ガス排出の解析

CNG-diesel engine performance and exhaust emission analysis with the aid of artificial neural network

著者 (4件)： YUSAF Talal F. (Univ. of Southern Queensland, Fac. of Engineering and Surveying, Mechanical Engineering, Toowoomba, 4350 Queensland, AUS) ,  BUTTSWORTH D.r. (Univ. of Southern Queensland, Fac. of Engineering and Surveying, Mechanical Engineering, Toowoomba, 4350 Queensland, AUS) ,  SALEH Khalid H. (Univ. of Southern Queensland, Fac. of Engineering and Surveying, Mechanical Engineering, Toowoomba, 4350 Queensland, AUS) ,  YOUSIF B.f. (Mechanical Dep., Fac. of Engineering, Univ. of Nottingham, Symenih, Malaysia)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 87  号： 5  ページ： 1661-1669  発行年： 2010年05月 
JST資料番号： A0097A  ISSN： 0306-2619  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮天然ガスCNGとディーゼル燃料を組み合わせて運転するよう改造したディーゼル機関のブレーキ出力・トルク・ブレーキ燃料消費・排ガス排出の推定への人工ニューラルネットワークANNの利用を研究した。今回の研究のために1気筒4行程ディーゼル機関を改造して機関負荷・回転数を変えて運転した。実験の結果,CNGとディーゼル燃料の混合物は純ディーゼル燃料に比べて機関性能が良く,排出特性が良くなる。ANNモデリングについては,標準の逆伝搬アルゴリズムがモデル訓練に最適な選択であると分かった。入力および出力パラメータ間の非線形マッピングには多層認識ネットワークを使った。ANNモデルで推定した機関性能と排ガス排出との相関係数は,トルクで0.9884,燃料消費率で0.9838,NOxで0.95707,排気温度で0.9934であった。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *可燃性天然ガス ,  *ディーゼル機関 ,  ディーゼル燃料 ,  *混合燃料 ,  排ガス ,  神経回路網
準シソーラス用語： *CNG【圧縮天然ガス】 ,  逆伝搬ニューラルネットワーク

分類 (1件)： 圧縮点火機関  (PB02030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  ディーゼル ,  機関性能 ,  排ガス ,  解析