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Il presente studio esplora il potenziale delle reti neurali artificiali nel prevedere le prestazioni e le emissioni di scarico di un motore CRDI monocilindrico a quattro tempi esistente con diverse strategie CNG ed EGR. Sulla base dei dati sperimentali è stato sviluppato un modello ANN per prevedere le prestazioni e i parametri di emissione del motore sperimentale. Lo studio è stato condotto utilizzando il 70% dei dati sperimentali totali selezionati per l'addestramento della rete neurale, il 15% per la validazione incrociata della rete e il restante 15% per testare le prestazioni della rete…mehr

Produktbeschreibung
Il presente studio esplora il potenziale delle reti neurali artificiali nel prevedere le prestazioni e le emissioni di scarico di un motore CRDI monocilindrico a quattro tempi esistente con diverse strategie CNG ed EGR. Sulla base dei dati sperimentali è stato sviluppato un modello ANN per prevedere le prestazioni e i parametri di emissione del motore sperimentale. Lo studio è stato condotto utilizzando il 70% dei dati sperimentali totali selezionati per l'addestramento della rete neurale, il 15% per la validazione incrociata della rete e il restante 15% per testare le prestazioni della rete addestrata. I modelli ANN sviluppati sono stati in grado di prevedere le prestazioni e le emissioni del motore sperimentale con un'eccellente concordanza.
Autorenporträt
Sumit Roy jest m¿odym i dynamicznym przedstawicielem dziedziny silników spalinowych, paliw alternatywnych i modelowania emisji, który interesuje si¿ badaniami nad wspó¿czesnymi celami strategii optymalizacji emisji i wydajno¿ci. Uzyskä tytu¿ doktora in¿ynierii mechanicznej w NIT Agartala w Indiach. Opublikowä ponad 10 mi¿dzynarodowych artyku¿ów naukowych w czasopismach indeksowanych w SCI.