作者：张捷; 高世伦; 蒋方毅; 黄为柴油机氮氧化物排放控制神经网络实时仿真
摘要：传统的NOx排放模型都是基于Zeldovich链式反应，其大量的计算无法满足HILSS（硬件在环仿真系统）实时仿真的要求。而根据各种影响因素与NOx生成量之间的映射关系，用神经网络方法来构建NOx排放模型是一种同时兼顾实时性和准确性的解决方案。所建立的基于BPNN的NOx排放模型，采用贝叶斯正则化训练算法提高BP网络的推广能力，具有简单、可靠和通用的特点，可以在一定程度上预测发动机瞬态工况的NOx排放。
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