【摘 要】
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基于统计式机器自学习的DOE工具ASCMO对一款小型发动机的部分负荷VVT进行了标定和优化.通过设计试验测量方案,基于试验测量方案完成数据测量;再基于测量数据完成建模和模型训
【机 构】
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广州汽车集团股份有限公司 汽车工程研究院,广州 511434
【出 处】
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中国内燃机学会燃烧节能净化分会2014年学术年会暨先进发动机节能及测试技术论坛
论文部分内容阅读
基于统计式机器自学习的DOE工具ASCMO对一款小型发动机的部分负荷VVT进行了标定和优化.通过设计试验测量方案,基于试验测量方案完成数据测量;再基于测量数据完成建模和模型训练,并进行优化后得到标定结果.对模型结果进行台架试验验证表明,比油耗的相对误差在±5％以内;碳氢排放的误差在±300ppm以内;氮氧化物排放的误差在±200ppm以内.可见模型预测的结果是较为可信的.
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