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J-GLOBAL ID：201702218508637619   整理番号：17A0404677

ハイブリッドGRNN PSO(粒子群最適化)を用いたエタノールを燃料とするHCCIエンジン性能の多目的最適化【Powered by NICT】

Multi-objective optimization of ethanol fuelled HCCI engine performance using hybrid GRNN-PSO

著者 (3件)： Bendu Harisankar (Department of Mechanical Engineering, National Institute of Technology Rourkela, India) ,  Deepak B.B.V.L. (Department of Industrial Design, National Institute of Technology Rourkela, India) ,  Murugan S. (Department of Mechanical Engineering, National Institute of Technology Rourkela, India)
資料名： Applied Energy  (Applied Energy)
巻： 187  ページ： 601-611  発行年： 2017年 
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： 本研究では,エタノール燃料予混合圧縮着火(HCCI)エンジン運転条件がその性能と放出物パラメータに基づいて最適化した。しかし,これらの性能と排出パラメータ間の適切な関係は存在しない。,HCCIエンジンを最適化するために挑戦的な課題である。この目的のために,ハイブリッド一般化回帰ニューラルネットワーク(GRNN)-粒子群最適化(PSO)モデルは三入力パラメータ,電荷温度,エンジン負荷,EGR率を最適化するために設計した。GRNN(一般回帰ニューラルネットワーク)に基づいた予測ツールは,入力と出力パラメータ間の関係を得るために導入されている。,PSOはランダム粒子を作成し,GRNN(一般回帰ニューラルネットワーク)への入力として与えられた。GRNNでは,エタノールを燃料とするHCCI機関の全ての入力および出力パラメータ間の非線形回帰分析を行った。GRNNモデルにおける最適カーネル帯域幅は交差検証誤差を低減するためのグリッド探索法により決定した。性能とエミッションパラメータに関するGRNNの出力は,HCCIエンジン運転条件を最適化するためにPSO(粒子群最適化)アルゴリズムに与えた。開発したアルゴリズムは,任意のユーザ定義重みのエンジン性能を最適化するために柔軟性を有している。一般基準のための最適なHCCIエンジン運転条件は170°C,チャージ温度,機関負荷72%,と4%EGRであることが分かった。提案したモデルは,時間の短スパンすなわち,75ms内最適化H CCIエンジン入力パラメータを得た。新しいハイブリッドGRNN PSO(粒子群最適化)アルゴリズムは,急速なエンジン最適化のための有用なツールとして達成するために期待されている。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 柔軟性 ,  充電 ,  アルゴリズム ,  高速度 ,  帯域幅 ,  *最適化 ,  脂肪族アルコール
準シソーラス用語： *エンジン性能 ,  エンジン負荷 ,  入力パラメータ ,  運転条件 ,  予混合圧縮着火 ,  *多目的最適化 ,  *HCCIエンジン ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： HCCI ,  PSO(粒子群最適化) ,  エタノール ,  GRNN ,  GRNN PSO(粒子群最適化)

分類 (3件)： 風力エネルギー  (LB03060X) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  風力発電  (NB03120Q)

物質索引 (1件)： エタノール

タイトルに関連する用語 (7件)： PSO ,  粒子群最適化 ,  エタノール ,  燃料 ,  HCCI ,  エンジン性能 ,  多目的最適化