Combining artificial neural network and genetic algorithm to predict and reduce fuel consumption and exhaust emissions of DI diesel engine

سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,051

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ETEC01_027

تاریخ نمایه سازی: 11 اسفند 1390

چکیده مقاله:

Rising energy prices, shortage of energy resources and stringent environmental regulations have enforced the automotive companies to provide new methods to increase engine efficiency. This paper studies the combination of artificial neural network (ANN) and genetic algorithm (GA) to optimize the diesel engine operating parameters. The objective of the optimization was to find settings of engine that be able to reduce exhaust emissions while also maintaining, or even reducing the fuel consumption. In this paper the multi-layer back propagation algorithm with Levenberg-Marquardt training algorithm was used to predict and model the network -using experimental data of a sample engine -, receiving as inputs the engine operating parameters, and producing as outputs the emissions and fuel consumption. The ANN outputs were then used to evaluate the objective function of the optimization process which was performed with a GA approach. Obtained results showed sensible reductions in exhaust emissions and fuel consumption of engine.

کلیدواژه ها:

DI diesel engine ، Brake specific fuel consumption ، Emissions ، ANN ، GA

نویسندگان

majid bakhshi

Urmia University, Department of Mechanical Engineering Urmia University

shahram khalilarya

Urmia University, Department of Mechanical Engineering Urmia University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Wagner U., Echert P. and Spicher U. (2008). Possibilities of ...
  • Zheng L, Zhou H. and Wang C. (2008). Combining Support ...
  • Graupe D. (2007). Principles of artificial neural networks, Circuits and ...
  • Alonso M., Alvarruiz F., Desantes M., Hernandez L, Hernandez V ...
  • Changyu S., Lixia W. and Qian L. (2007). Optimization of ...
  • Abu Qdais H., Bani Hani K. and Shatnawi N. (2010). ...
  • S ivap athasekaran C., Mukherjee S., Ray A., Gupta A. ...
  • Haykin S. (1994). A Comprehens ive Foundation. Neural Networks, Englewood ...
  • Zurada J.M. (1992). Introduction to Artificial Neural Systems. Boston, MA: ...
  • Parlak A., Islamoglu Y., Yasar H. and Egrisogut A. (2006). ...
  • نمایش کامل مراجع