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神经网络算法在柴油机颗粒物(PM)排放预测中的应用任务书

 2020-02-18 15:56:40  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

颗粒物排放预测对工业界而言一直是一个很大的挑战。

基于计算流体力学(cfd)的颗粒物模型不适用于控制和实时测量。

近年来,神经网络在汽车应用的各个领域得到了广泛的应用。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

(1)查阅相关文献资料15篇以上(其中近5年外文文献不少于3篇)。

(2)完成开题报告及任务书。

(3)熟练使用matlab来预测颗粒物排放

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

(1)第1-4周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需理论基础。确定方案,完成开题报告。

(2)第5-6周:熟悉掌握基本理论,完成英文资料的翻译,熟悉相关工具软件的使用。

(3)第7-9周:熟悉matlab,初步编写基于神经网络的颗粒物排放预测程序。

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4. 主要参考文献

[1] b.maass, j. deng,and r. stobart, diesel emissionprediction with parallel neural networks, american control conference, 2009

[2] j. deng, b. maass, r.stobart,singlenlarx model for particulate matters prediction of diesel engines[c], the 18th ifac world congress, 2011, milan, italy

[3] b. maass, j. deng,and r. stobart, prediction of nox emissions of a heavy duty diesel engine witha nlarx model, sae 2009-01-2796.

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