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利用BP神经网络的自学习以及非线性逼近能力对发动机性能的影响因素和性能进行拟合和预测,再用遗传算法强大的全局寻优能力对影响因素进行优化,最终得到满足发动机燃油经济性的最佳动力性组合.二者的有机结合,为发动机性能优化提供了新的途径.
人工神经网络与遗传算法在发动机性能优化中的应用
【摘 要】
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利用BP神经网络的自学习以及非线性逼近能力对发动机性能的影响因素和性能进行拟合和预测,再用遗传算法强大的全局寻优能力对影响因素进行优化,最终得到满足发动机燃油经济性
【机 构】
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北京理工大学
【出 处】
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车用发动机
【发表日期】
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2005年1期
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