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基于遗传及神经网络算法的内燃机进气道模型设计方法
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 鲁祯,王天友,王利民
- 申请号：
- CN201610239541.9
- 公开号：
- CN105930574A
- 申请日:
- 2016.04.15
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 董一宁
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传及神经网络算法的内燃机进气道模型设计方法，具体涉及到：切向气道模板构建、神经网络训练、切向气道的设计及优化。在进行气道模板构建时，考虑了与气道设计布置相关的各个方面，以便达到结构及性能要求的整体目标，针对切向气道的特点确定出18个尺寸参数对气道的结构和性能进行控制。由于气道结构复杂，性能难以控制，导致设计困难且开发周期长的缺陷，本发明在构建切向气道模板和完成神经网络训练的基础上，设计同一类型的切向气道时，不需要对气道模型重新构建和优化，只需将气道模板中的参数更换为采用遗传及神经网络算法优化后的气道参数组，即可完成切向气道的设计和优化，有效节省了开发周期和成本。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
