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J-GLOBAL ID：202202221496744825   整理番号：22A0928793

ELMを用いたZnOナノ粒子との廃食用油混合物からのバイオディーゼル抽出物による4ストロークディーゼル機関の性能と排出モデリング【JST・京大機械翻訳】

Performance and emission modeling of a 4-stroke diesel engine with biodiesel extracts from waste cooking oil blends with ZnO nanoparticle using ELM

著者 (4件)： G. Santhosh (Department of Mechanical Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte 574110, Karnataka, India) ,  Shetty Rashmi P. (Department of Mechanical Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte 574110, Karnataka, India) ,  M.J. Dileep Kumar (Department of Electronics and Communication, NMAM Institute of Technology, Nitte 574110, Karnataka, India) ,  G.R. Manasa (Department of Computer Science and Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte 574110, Karnataka, India)
資料名： Materials Today: Proceedings  (Materials Today: Proceedings)
巻： 52  号： P3  ページ： 1935-1941  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3531A  ISSN： 2214-7853  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： 本研究は,二峰性燃料中のZnOナノ粒子によるエステル交換法により調製した廃食用油ブレンドからのバイオディーゼル抽出物による4ストローク単気筒ディーゼルエンジンの性能と放出挙動を予測するために開発した人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルを提供した。ANNモデルを,不均一負荷条件,バイオディーゼルおよびNP含有量の下で,ブレーキ熱効率(BTE),ブレーキ特異的燃料消費率(BSFC),一酸化炭素(CO),二酸化炭素(CO_2),酸化窒素(Nox)および非燃焼ハイドロカーボン(UBHC)を予測するために開発した。効率的学習アルゴリズム,すなわち,極端学習機械(ELM)アルゴリズムを,性能と排出特性を予測するために使用する。0.00452sで収束する15の隠れニューロンで0.00128の平均二乗誤差(MSE)が判明した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  燃焼 ,  ニューロン ,  ブレーキ ,  熱効率 ,  *ディーゼル機関 ,  燃料消費率 ,  ニューラルネットワーク ,  一酸化炭素 ,  エステル交換 ,  酸化窒素 ,  二酸化炭素 ,  学習アルゴリズム ,  *バイオディーゼル燃料
準シソーラス用語： *廃食用油 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイオディーゼル ,  ZnOナノ粒子 ,  人工ニューラルネットワーク ,  排出

分類 (2件)： 生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y) ,  圧縮点火機関  (PB02030N)

タイトルに関連する用語 (9件)： ELM ,  ZnOナノ粒子 ,  廃食用油 ,  混合物 ,  バイオディーゼル ,  抽出物 ,  ストローク ,  ディーゼル ,  モデリング