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Le normative sulle emissioni sono diventate sempre più severe, rendendo molto difficile lo sviluppo di nuovi motori a combustione interna. Le nuove tecnologie dei motori necessarie per conformarsi a tali normative introducono una dipendenza esponenziale tra il numero di combinazioni di test richieste per ottenere risultati ottimali e il tempo e i costi necessari. Ciò rende il compito di calibrazione molto costoso e praticamente impossibile da svolgere. Il potenziale utilizzo di reti neurali addestrate in combinazione con metodi di progettazione di esperimenti (DoE) per la calibrazione dei…mehr

Produktbeschreibung
Le normative sulle emissioni sono diventate sempre più severe, rendendo molto difficile lo sviluppo di nuovi motori a combustione interna. Le nuove tecnologie dei motori necessarie per conformarsi a tali normative introducono una dipendenza esponenziale tra il numero di combinazioni di test richieste per ottenere risultati ottimali e il tempo e i costi necessari. Ciò rende il compito di calibrazione molto costoso e praticamente impossibile da svolgere. Il potenziale utilizzo di reti neurali addestrate in combinazione con metodi di progettazione di esperimenti (DoE) per la calibrazione dei motori è stato oggetto di attività di ricerca negli ultimi tempi. Lo scopo di questo libro è quello di fornire una panoramica delle varie applicazioni delle reti neurali nella calibrazione dei motori ad accensione a scintilla. Le applicazioni identificate e discusse includono l'identificazione del sistema per la prototipazione rapida, il rilevamento virtuale, l'uso di reti neurali come surrogati delle tabelle di consultazione, le strategie di controllo emergenti e le applicazioni di diagnostica di bordo (OBD). Sono stati discussi anche gli svantaggi delle reti neurali, le possibilità future e le alternative.
Autorenporträt
Le Dr Richard Fiifi Turkson est maître de conférences au département de génie mécanique de l'école polytechnique de Ho, au Ghana. Il est titulaire d'un doctorat en ingénierie automobile décerné par l'université technologique de Wuhan, en Chine. Ses recherches portent notamment sur la modélisation et le calibrage optimal des moteurs à allumage commandé à l'aide d'algorithmes méta-heuristiques inspirés de la nature.