【作者】

陈若龙，李润钊，韩永强 ，安东，孙博

【摘要】

利用正庚烷-乙醇混合燃料自燃温度实验数据搭建的神经网络模型来预测正庚烷-乙醇混合燃料自燃极限。该模型以正庚烷掺混比、当量比和进气压力为输入，自燃温度为输出，隐含层有16个节点时迭代误差最小，训练状态最好；模型误差基本在7以内，误差相对较小，最大绝对误差为12.63，相对误差小于4.2%，在允许的误差范围内；对模型训练、验证、测试和全局线性系数R分别为0.99778、0.9979、0.99492和0.99733，预测精度较高；验证了该神经网络模型对正庚烷掺混比、当量比和进气压力变化的泛化能力，预测值与实验值的误差均在允许范围内，因此本模型得到的预测值与实验值具有良好的一致性。

【会议名称】

中国内燃机学会2017年学术年会暨燃烧节能净化分会联合学术年会

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