کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4991189 | 1457104 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Machine learning for nano-scale particulate matter distribution from gasoline direct injection engine
ترجمه فارسی عنوان
یادگیری ماشین برای توزیع ذرات نانو در موتورهای تزریق مستقیم بنزین
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ذرات نانو مقیاس، موتور تزریق مستقیم بنزین، فراگیری ماشین، تجزیه و تحلیل مولفه اصلی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی شیمی
جریان سیال و فرایندهای انتقال
چکیده انگلیسی
Predicting the amount of combustion generated nano-scale particulate matter (PM) emitted by gasoline direct injection (GDI) is a challenging task, but immensely useful for engine calibration engineers in order to meet the stringent emission legislation norms. The present work aimed to link the in-cylinder combustion with engine-out nano-scale PM for the size range of 23.7-1000Â nm diameter. Neural network with a single hidden layer using first 8 principal components of cylinder pressure was employed for training and predicting the number of nano-scale PM number count. Using a systematic computational approach and comparing its results with experimental data this work demonstrates that machine-learning approach based on neural network is sufficient for predicting engine out nano-scale PM count as a function of engine load and speed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Thermal Engineering - Volume 125, October 2017, Pages 336-345
Journal: Applied Thermal Engineering - Volume 125, October 2017, Pages 336-345
نویسندگان
Yi-Hao Pu, Jayanth Keshava Reddy, Stephen Samuel,