【摘 要】
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本文通过分析发动机燃烧过程中组分质量变化特点，兼顾精度与计算费用双重因素，在一个组分用一个神经网络的基础上，提出了分块选中心建立组分质量分数-温度RBF 神经网络算法：在F-T 图中，将质量分数值动态划分成N 个区域，将温度划分成6 个固定区域，在每个纵向区域和横向区域相交的面积中各取一个样本作RBF 网络中心。经过135 直喷式柴油机燃烧计算验证，分块选中心法比随机选样本作中心法所建的RBF 神
【机 构】
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大连理工大学内燃机研究所 大连 116023
【出 处】
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中国工程热物理学会2008年燃烧学学术会议
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本文通过分析发动机燃烧过程中组分质量变化特点，兼顾精度与计算费用双重因素，在一个组分用一个神经网络的基础上，提出了分块选中心建立组分质量分数-温度RBF 神经网络算法：在F-T 图中，将质量分数值动态划分成N 个区域，将温度划分成6 个固定区域，在每个纵向区域和横向区域相交的面积中各取一个样本作RBF 网络中心。经过135 直喷式柴油机燃烧计算验证，分块选中心法比随机选样本作中心法所建的RBF 神经网络的函数逼近精度有显著提高。
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