Gray-Box Modeling for Performance Control of an HCCI Engine With Blended Fuels
Notice bibliographique
Résumé
High fidelity models that balance accuracy and computation load are essential for real-time model-based control of homogeneous charge compression ignition (HCCI) engines. Gray-box modeling offers an effective technique to obtain desirable HCCI control models. In this paper, a physical HCCI engine model is combined with two feed-forward artificial neural network models to form a serial architecture gray-box model. The resulting model can predict three major HCCI engine control outputs, including combustion phasing, indicated mean effective pressure (IMEP), and exhaust gas temperature (Texh). The gray-box model is trained and validated with the steady-state and transient experimental data for a large range of HCCI operating conditions. The results indicate that the gray-box model significantly improves the predictions from the physical model. For 234 HCCI conditions tested, the gray-box model predicts combustion phasing, IMEP, and Texh with an average error of less than 1 crank angle degree, 0.2 bar, and 6 °C, respectively. The gray-box model is computationally efficient and it can be used for real-time control application of HCCI engines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».