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基于神经网络的乘用车排放物仿真方法研究
【作者】
郑广勇; 胡铁刚; 唐丽娟; 张彩霞; 张寿凤
【单位】
重庆长安汽车股份有限公司
【摘要】
本文应用神经网络模型,建立了发动机工况、控制逻辑、催化器参数与整车尾管排放的对应关系,从而建立了整车排放仿真模型。神经网络经过训练后,精度可保证在0.2%以内,在训练集范围内的整车排放仿真误差可保证在3%以内,经过对泛化能力的调整,可以保证仿真精度在训练集±15%范围内误差保证在15%以内,基于神经网络的排放仿真模型能够反映整车结构和运行参数对排放的影响规律,且能够保证一定的精度。该仿真模型可以用于催化器参数、排放控制策略、不同测试循环的排放优化和结果预测,应用此排放仿真工具,使得在整车开发早期对排放性能进行干预和评估成为可能,能够缩小排放开发方案数,缩短开发周期,节约开发成本。
【关键词】
神经网络;排放;仿真
【论文集名称】
【会议名称】
2025内燃机高效低碳清洁燃烧学术年会
【会议时间】
2025-6-12至2025-6-15
【会议地点】
镇江
【下载次数】
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