Machine Learning-based Diesel Engine-Out NOx Reduction Using a plug-in PD-type Iterative Learning Control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A plug-in Iterative Learning Controller (ILC) is proposed to reduce the engine-out Oxides of Nitrogen (NOx) emissions of a medium-duty diesel engine. A control-oriented model is developed to simulate the dynamic behavior of NOx, Carbon Monoxide (CO), and unburned hydrocarbon (UHC) emissions as well as engine power output given by the break mean effective pressure (BMEP). This control-oriented model consists of a support vector machine (SVM) that calculates the steady-state values of the emissions and BMEP as a function of the engine speed, the amount of injected fuel and the injection rail pressure. The SVM-based model was then augmented using experimental results from a fast response electrochemical NOx sensor to predict the transient behavior of the engine. Finally, a plug-in PD-type ILC that consists of a PID and an ILC controller is developed to reduce the amount of engine-out NOx while controlling the desired engine power, represented by BMEP, and monitoring the other emissions. The proposed controller provides a powerful tool for engine-out emissions trade-off in addition to controlling the desired engine output power.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle