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针对于CA6DL-35E3型增压中冷柴油机瞬变过程,分析了瞬态排放测量数据畸变的原因,并提出了相应的瞬态排放测量数据校正方案.在此基础上,并利用人工神经网络(ANN),构建了瞬态排放神经网络模型,针对于瞬态排放测量数据畸变的产生原因，提出了两种校正方案。其一，对于瞬态排放数据的瞬变起始点滞后于工况的瞬变起始点时间的校正，采用时间延迟去除法，并从反应机理上要兼顾各排放数据测量的规律性和合理性。其二，对于升负荷瞬变工况下，ECO2瞬变趋势的畸变校正采用隔点采样对标法。基于试验数据构建瞬态排放神经网络模型，既可以用于瞬态排放数据的预测及校正，也为研究增压柴油机瞬态排放性能及优化控制策略，提供有效的研究手段。