【摘 要】
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针对Wiebe燃烧模型需要大量的逐点参数整定、普适性较差、不具备预测性的问题,该文提出一种建立基于Bayes正则化的神经网络燃烧预测模型的多重Wiebe放热率模型标定方法。利用
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针对Wiebe燃烧模型需要大量的逐点参数整定、普适性较差、不具备预测性的问题,该文提出一种建立基于Bayes正则化的神经网络燃烧预测模型的多重Wiebe放热率模型标定方法。利用modeFRONTIER对多重Wiebe燃烧模型进行部分工况的预标定,为燃烧预测模型建立提供数据;进行工况边界参数和模型标定参数之间的敏感性分析,并利用基于Bayes正则化的神经网络建立两者之间关系,赋予多重Wiebe燃烧模型预测性,降低燃烧模型标定工作量。结果表明:该燃烧预测模型的平均精度达到93.2%,部分工况点的预测精度达到9
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