基于神经网络的天然气双燃料发动机性能预测

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【摘要】基于柴油/天然气双燃料发动机测试台架试验数据，以发动机扭矩、转速、喷油时刻、喷油压力和天然气替代率、过量空气系数为模型输入参数，以发动机燃油消耗率和CO、NOx、总烃（THC）排放体积分数和碳烟排放量为模型输出，构建了基于逆向传播（BP）神经网络和遗传算法（GA）优化的GA-BP神经网络的预测模型，并将预测结果与试验值进行对比验证。（剩余8102字）

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