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J-GLOBAL ID：201602207715073707   整理番号：15A1301335

バイオ油/ディーゼルエマルジョン燃料の安定性のためのパラメータ最適化【Powered by NICT】

Parameter optimization for the stability of bio-oil / diesel emulsion fuel

著者 (2件)： Wang Shuyang (Coll. of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry Univ., Harbin) ,  Su Jun (Coll. of Mechanical and Electrical Engineering, Northeast Forestry Univ., Harbin)
資料名： Anhui Nongye Daxue Xuebao  (Anhui Nongye Daxue Xuebao)
巻： 42  号： 4  ページ： 632-637  発行年： 2015年 
JST資料番号： C2002A  ISSN： 1672-352X  CODEN： ANDXB8  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： エマルジョン燃料の乳化のためのバイオ油/ディーゼル混合超音波パラメータを最適化するために,乳濁液燃料人工神経回路網予測モデルは実験から得られたニューラルネットワーク訓練試料データを用いて確立した。最良燃料超音波乳化パラメータ(超音波周波数,作用とインセンティブ波形の電力持続時間)は,ランダム化適応型探索法を用いた自然進化過程を模擬した遺伝的アルゴリズムを用いて同定した。試験は実験と計算した数値データ間のパラメータの一致を決定するため行った。結果は,混合乳濁液燃料予測モデルと遺伝的アルゴリズム最適化モデルの使用は,燃料調製のための良好な混合安定性,混合乳濁液燃料を調製するための新しい優先モードを提供することができる超音波乳化パラメータを設計できることが分かった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 超音波 ,  予測モデル ,  *エマルション燃料 ,  *最適化 ,  電力 ,  乳濁液 ,  遺伝的アルゴリズム ,  乳化 ,  ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 最適化モデル ,  進化過程 ,  報酬 ,  訓練 ,  *パラメータ最適化 ,  *バイオオイル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 植物の生化学  (EH01050J)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイオ油 ,  ディーゼル ,  エマルジョン燃料 ,  安定性 ,  パラメータ最適化