BP神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中的应用研究

该篇论文《神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中应用 (2002年)》发表于大连理工大学学报，探讨了BP神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中的实用性和有效性。作者宋振寰和郭振华针对环境日益严重的排放问题，特别是船舶排放对全球环境的影响，提出了利用神经网络技术来解决这一挑战。 论文的核心内容集中在构建一个NOx排放模型，该模型基于发动机在不同工况下的关键参数，如缸内最高爆压Pmax、最高燃烧温度Tmax和燃料纯度R。这些参数被选作神经网络输入，反映出柴油机运行状态对NOx排放的影响。通过计算研究，作者利用试验数据对BP神经网络进行了训练和验证，结果显示BP神经网络能够有效地预测大功率船用柴油机的NOx排放，这在当时是一项重要的环保技术应用，因为它减少了现场测量的复杂性和成本，同时提高了预测的精度。 神经网络技术，特别是BP（Back Propagation，反向传播）神经网络，因其非线性建模能力和自适应学习能力，在处理复杂系统如柴油机排放预测中表现出强大的潜力。它能捕捉到发动机工作过程中的复杂关系，使得在没有明确数学模型的情况下也能做出准确的预测。此外，神经网络的分布式存储和并行计算特性使其适用于处理大量数据，对于船舶行业的排放监管具有显著的价值。 总结来说，这篇论文不仅介绍了神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中的应用实例，还展示了其在环境保护中的实际意义，为船舶行业的节能减排提供了新的科技手段。同时，它也推动了科研人员进一步探索如何优化神经网络模型以提高预测性能，以及如何将其与其他控制策略结合，实现更有效的环保目标。