船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的试验设计

研究船舶柴油机NOx排放特性神经网络预测中的学习样本选取试验设计方法。根据用于主机的船舶柴油机可能持续运行范围的工况变化特点,提出采用功率因素变边界的均匀设计法进行试验设计选取样本,并验证了其可行性。研究结果表明,变边界均匀设计法选取的样本用于神经网络训练,预测精度明显高于随机样本选取法。4位级变边界均匀设计法选取的样本训练得到的神经网络模型,NOx排放浓度预测误差小于3.8%,NOx比排放预测误差小4.5%。     

船舶主柴油机NO_x排放实船测试方案探讨

针对NOx排放实船测试的特点和要求,探讨各主要测量参数的测量方法及测量设备,以及按推进特性运行的船舶主柴油机的试验循环工况标准。提出在船舶试航时进行NOx排放测试,并以试航工况曲线为基础建立相应的试验循环工况标准,以便NOx排放实船测试切实可行,并有利于减小测试工况偏差而引起的NOx排放测试误差。