RBF神经网络理论在发动机特性计算中的应用  

The Application of RBF Neural Network Theories for Engine Performance

作　　者：张京明[1] 崔胜民[1] 邬春会[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学汽车工程学院,山东威海264209

出　　处：《车用发动机》2002年第1期12-14,共3页Vehicle Engine

基　　金：江苏省汽车工程重点实验室开放基金资助项目 (2 0 0 10 5 )

摘　　要：运用径向基函数 (RBF)神经网络理论 ,建立发动机万有特性和外特性模型 ,并与常用的一些建模方法所建模型进行了比较。结果表明 ,应用RBF神经网络建模方法简单可靠 ,精度较高。In this paper, the model of engine performance based on the RBF neural networks are established and compared with others way. The analysis result indicates that the model using RBF neural networks provides higher precision and reliably simple.

关 键 词：RBF神经网络理论 计算 发动机特性 径向基函数神经网络 汽车 

分 类 号：TK402[动力工程及工程热物理—动力机械及工程] U464[机械工程—车辆工程]