BP神经网络和遗传算法在车用发动机上的运用

BP神经网络和遗传算法在车用发动机上的运用

论文摘要

随着车用发动机的不断发展与完善,车用发动机相关系统已然成为一个复杂的非线性系统,传统的优化算法已经不适合在车用发动机上应用,暴露了其局限性,对于求解离散优化问题,多约束、多极值问题,传统优化算法已无法满足要求。由于具有独特的优点,BP神经网络和遗传算法逐渐在车用发动机上得到应用。因此,阐述了BP神经网络和遗传算法的原理,以及BP神经网络和遗传算法在车用发动机的性能提升、模型标定、故障诊断等领域的应用及研究进展。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 BP神经网络和遗传算法
  •   1.1 BP神经网络算法
  •   1.2 遗传算法
  • 2 性能提升
  •   2.1 机构优化
  •   2.2 性能参数优化
  • 3 故障诊断
  • 4 模型标定
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张奎,占刚,毛卫秀,吴业强,徐鸿宇

    关键词: 神经网络,遗传算法,车用发动机,模型标定,性能提升,故障诊断

    来源: 汽车文摘 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 汽车工业

    单位: 贵州电子信息职业技术学院,贵州大学现代制造技术教育部重点实验室

    基金: 贵州省科技支撑项目(黔科合支撑[2016]2334)

    分类号: U464

    页码: 57-62

    总页数: 6

    文件大小: 1258K

    下载量: 421

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    BP神经网络和遗传算法在车用发动机上的运用
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