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J-GLOBAL ID：202102216815737718   整理番号：21A0538580

MAP学習アプローチを用いたガソリンエンジンの過渡シリンダ内空気流推定【JST・京大機械翻訳】

Transient in-cylinder air flow estimation of gasoline engine using MAP learning approach

著者 (4件)： Yin Hai (Jilin University,State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control,Changchun,China) ,  Sun Boqi (CATARC New Energy Technology Development Co., Ltd.,Gaoyou,China) ,  Gao Jinwu (Jilin University,Department of Control Science and Engineering,Changchun,China) ,  Gao Bingzhao (Jilin University,State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control,Changchun,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 2833-2838  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正確なシリンダ内空気質量流量推定は,ガソリンエンジンが排出を減らし,燃料経済を増加させるのに極めて重要である。ガソリンエンジンの運転条件は複雑な交通条件のため変化するので,定常状態条件に比べて過渡的条件の間に空気質量流量推定の精度が低減する。シリンダ内空気質量流量の推定精度を改善するために,MAP学習アルゴリズムに基づく方式を,主に過渡条件を考慮して,本論文で提示した。提案方法は,エンジン操作の間,体積効率MAPリアルタイムを同定および補正するために設計され,それは,過渡的入口流推定結果間接的に改善するために,異なる運転条件の下で,体積効率の推定精度の増加を狙った。最後に,エンジンベンチ試験を行い,提案した方法の推定効果を検証した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  体積効率 ,  *シリンダ ,  *ガソリン機関 ,  入口流 ,  *空気流 ,  燃料経済 ,  学習アルゴリズム ,  質量流量
準シソーラス用語： 推定精度 ,  運転条件 ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： MAP ,  学習 ,  ガソリンエンジン ,  シリンダ ,  空気流 ,  推定