【摘 要】
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基于4190ZLC-2船用四冲程增压柴油机实验测得的数据，运用广义回归神经网络（GRNN）相关理论，以转速、功率、喷油提前角作为样本的输入量，以排放气体氮氧化物（NOx）的体积分数作为样本的
【机 构】
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集美大学轮机工程学院,集美大学理学院,中华人民共和国河北海事局,福建省船舶与海洋工程重点实验室
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基于4190ZLC-2船用四冲程增压柴油机实验测得的数据，运用广义回归神经网络（GRNN）相关理论，以转速、功率、喷油提前角作为样本的输入量，以排放气体氮氧化物（NOx）的体积分数作为样本的输出量，对输入数据进行归一化处理，对输出数据进行反归一化处理，建立船舶柴油机广义回归神经网络排放预测模型，在推进特性与负荷特性工况下利用该模型进行柴油机NOx的排放预测。仿真结果表明，所提出的模型具有较高的预测精度，可为柴油机减少NOx排放提供依据。
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