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A legislação relativa às emissões tem-se tornado cada vez mais rigorosa, tornando o desenvolvimento de novos motores de combustão interna muito desafiante. As novas tecnologias de motores para cumprir estas regulamentações introduzem uma dependência exponencial entre o número de combinações de testes necessárias para obter resultados ótimos e os gastos de tempo e custos. Isto torna a tarefa de calibração muito cara e praticamente impossível de realizar. O potencial uso de redes neurais treinadas em combinação com métodos de Design de Experiências (DoE) para calibração de motores tem sido…mehr

Produktbeschreibung
A legislação relativa às emissões tem-se tornado cada vez mais rigorosa, tornando o desenvolvimento de novos motores de combustão interna muito desafiante. As novas tecnologias de motores para cumprir estas regulamentações introduzem uma dependência exponencial entre o número de combinações de testes necessárias para obter resultados ótimos e os gastos de tempo e custos. Isto torna a tarefa de calibração muito cara e praticamente impossível de realizar. O potencial uso de redes neurais treinadas em combinação com métodos de Design de Experiências (DoE) para calibração de motores tem sido objeto de atividades de pesquisa nos últimos tempos. O objetivo deste livro é fornecer uma visão geral das várias aplicações das redes neurais na calibração de motores de ignição por faísca. As aplicações identificadas e discutidas incluem identificação de sistemas para prototipagem rápida, deteção virtual, uso de redes neurais como substitutos de tabelas de consulta, estratégias de controlo emergentes e aplicações de diagnóstico a bordo (OBD). As desvantagens das redes neurais, possibilidades futuras e alternativas também foram discutidas.
Autorenporträt
Dr. Richard Fiifi Turkson ist Dozent am Fachbereich Maschinenbau der Ho Polytechnic in Ghana. Er hat einen Doktortitel in Fahrzeugtechnik von der Wuhan University of Technology in China. Seine Forschungsinteressen umfassen die Modellierung und optimale Kalibrierung von Ottomotoren unter Verwendung von naturinspirierten metaheuristischen Algorithmen.