基于神经网络的费托燃油发动机特性研究.pdf

文章编号：1009 444X（2023）01 0068 08基于神经网络的费托燃油发动机特性研究武涛1，张武高2，彭海勇1，张海波1，缪雪龙1（1.上海工程技术大学 机械与汽车工程学院,上海 201620；2.上海交通大学 动力机械与工程教育部重点实验室,上海 200240）摘要：基于反向传播（Back Propagation，BP）神经网络强大的非线性逼近和自学习能力，设计3 层网络模型，采集发动机台架试验数据作为样本进行模型训练和检验.以发动机转速、转矩、供油提前角和以天然气为原料的费托燃油（GTL）与柴油混合燃料特性参数十六烷值、硫含量、芳香烃含量为输入，建立 BP 神经网络模型预测 GTL 发动机特性.结果表明，采用该模型可同时预测 GTL 发动机功率、油耗、排温、HC、CO、CO2、NOx和碳烟排放等特性；与试验数据对比，预测结果的相对误差基本在 5%以内，表明该模型具有较高的模型精度和良好的泛化能力.关键词：BP 神经网络；费托燃油；发动机；排放；模型中图分类号：TK427 文献标志码：AResearch on FT fuel engine characteristics using neural networkWUTao1，ZHANGWugao2，PENGHaiyong1，ZHANGHaibo1，MIAOXuelong1（1.School of Mechanical and Automotive Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China；2.Key Laboratory for Power Machinery and Engineering of Ministry of Education,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China）Abstract：Based on the strong nonlinear approximation and self-learning ability of Back Propagation(BP)neural network,a three-layer network model was designed,and the engine bench test data were collected as thesamples to train and verify the model.The engine speed,torque,fuel supply advance angle and thecharacteristic parameters of the fuel mixture of Fischer-Tropsch gas-to-liquid(GTL)and diesel,such as cetanenumber,sulfur content and aromatic hydrocarbon content,were taken as inputs.The BP neural network modelwas established to predict the characteristics of GTL engine.The results show that the model can predict thepower,fuel consumption,exhaust temperature,HC,CO,CO2,NOx and soot emission of GTL engine at thesame time.Compared with the experimental data,the relative error of the prediction results is nearly within5%,which shows that the model has high model accuracy and good generalization ability.Key words：back propagation(BP)neural network；Fischer-Tropsch fuel；engine；emission；model 内燃机缸内燃烧和排放的研究方法主要有试验法和模拟法.试验法直观、准确，但成本高，而且有时还因条件限制难以进行；模拟法能通过计算机建模预测内燃机的燃烧与排放等性能.传统的 收稿日期：2022 05 09基金项目：上 海 市 科 委 重 点 科 技 攻 关 项 目 资 助（043012015）；上 海 市 高 校 选 拔 培 养 优 秀 青 年 教 师 科 研 专 项 基 金 项 目 资 助（06XPYQ20）作者简介：武涛（1978 ），男，高级工程师，博士，研究方向为先进车用动力节能与环保.E-mail：通信作者：张武高（1969 ），男，副教授，博士，研究方向为发动机燃烧和排放控制.E-mail： 第 37 卷 第 1 期上 海 工 程 技 术 大 学 学 报Vol.37 No.12023 年 3 月JOURNAL OF SHANGHAI UNIVERSITY OF ENGINEERING SCIENCEMar.2023模拟法建立在内燃机缸内工作过程数学模型基础上，由于内燃机工作过程中伴有工质的交换、化学反应、热传递等复杂过程，因此建立精确的数学模型有一定难度，导致排放预测精度不高，且这样一个复杂非线性系统的建模及计算工作量也相当大.人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)模型是由具有非线性作用函数的神经元构成，能进行大规模并行信息处理的非线性模型，其结构简单，却具有高度的非线性映射能力.由于其特殊的优点，神经网络被运用到人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等领域，涉及航空航天、汽车、金融、电信和交通等行业，在内燃机工程中也有较多运用，涵盖发动机的故障诊断1、自动控制2、喷油特性3、气缸压力识别4、摩擦润滑5、可靠性6等.对于内燃机性能与排放预测，国内外学者也对柴油7 8、汽油9、生物燃料10、双燃料11 12等燃用燃料进行了探索性研究，但采用神经网络方法对柴油代用燃料费托合成燃油发动机的研究甚少.20 世 纪 20 年 代 德 国 科 学 家 Frans Fischer 和Hans Tropsch 发明了将合成气经过铁基或钴基催化剂作用，一定温度下在反应床上转化为合成油的方法，简称费托(Fischer-Tropsch，FT)合成法13.费托合成法可将天然气、煤和生物质转化成发动机燃料，分别称为天然气合成油(Gas-to-Liquids,GTL)、煤合成油(Coal-to-Liquids,CTL)和生物质合 成 油(Biomass-to-Liquids,BTL)，统 称 为 费 托（Fischer-Tropsch,FT）燃油.本研究采用 BP 人工神经网络手段，根据发动机运行工况、GTL 与柴油混合燃料特性建立神经网络模型，预测 GTL 发动机的功率、油耗、排温和排放.1 神经网络预测流程采用神经网络预测 GTL 发动机性能和排放的流程如图 1 所示.预测流程为：搭建神经网络模型，选定神经网络类型、网络层级数，确定输入层、中间层和输出层神经元的个数；通过试验手段获取神经网络模型的训练样本，利用 Matlab 软件对神经网络进行训练；制定训练目标，若满足目标，则模型训练完成后可进行预测，若不满足则重复训练，不断迭代；运用训练好的模型进行预测，并与试验结果对比，评价预测的精度.开始神经网络结构设计网络训练样本获取神经网络训练训练结果是否符合要求否是测试样本预测评价结束图 1 神经网络预测流程Fig.1 Neural network prediction process 2 神经网络模型设计 2.1 网络结构设计人工神经网络有感知器神经网络、线性神经网络、反向传播(Back Propagation,BP)神经网络、径向基神经网络、Hopfield 神经网络和 Elman 神经网络等.在实际中，BP 神经网络应用最广泛、最成功，人工神经网络模型多数采用 BP 网络或其变化形式.BP 神经网络具有良好的自学习能力、映射拟合能力，针对 GTL 发动机性能和排放的非线性特点，本研究采用 BP 神经网络.神经网络的基本单元是神经元，输入 X 与输出 Y 关系式为Y=f(WX+B)（1）式中：f 为神经元的传递函数；W 为网络权值；B 为神经元阈值.传递函数主要有 3 种形式：阶梯函数、分段线性传递函数和非线性转移函数14.隐含层层数越多，神经网络模型的处理能力越强，但网络规模变大会导致复杂性增强、计算量增大、求解速度下降，一般选择一或两个隐层.通常具有一个隐层的 3 层 BP 网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数，本研究首选 3 层 BP 网络结构，即一个输入层、一个隐层和一个输出层，结构示意图如图 2 所示.第 1 期武涛 等：基于神经网络的费托燃油发动机特性研究 69 输入层中间隐层输出层图 2 三层 BP 神经网络结构示意图Fig.2 Schematic diagram of three-layer BP neural network 神经网络输入层和中间层传递函数 f(x)取非线性 S 型，其特点是函数本身及导数都连续，可实现输入和输出间的任意非线性映射；输出层取线性传递函数 purelin.函数 logsig 表达式为f(x)=11+ex（2）2.2 神经网络样本数据采集BP 神经网络通过对样本数据的不断学习和训练，修正不同输入参数相对于输出参数的权重值，从而使输出结果越来越接近目标值.神经网络将GTL 燃料特性和发动机运行工况作为网络的输入，将发动机性能和排放作为输出，输入参数为6 个，输出参数为 8 个，如图 3 所示.GTL 与柴油的理化特性对比见表 1.其中，运行参数包括转速n(r/min)、转矩 Tq(Nm)、供油提前角（A BTDC）；燃 料 特 性 参 数 包 括 十 六 烷 值 CN、硫 质 量 分 数Sm(%)，总芳香烃质量分数 At(%)、发动机有效功率Pe(kW)、有效燃油消耗率 be(g/(kWh)、排气温度T()、HC 排放(HC)(106)、CO 排放(CO)(106)、碳 烟 排 放(Soot)(%)、NOx排 放(NOx)(106)和CO2排放(CO2)(%).因为燃料十六烷值 CN、硫质量分数 Sm(%)，总芳香烃质量分数 At(%)是 GTL 与柴油差异最大的燃料特性，对发动机燃烧和排放具有显著影响15，因此选择这 3 个参数作为网络输入.网络输入网络输出 网络CNSmAtnTq PebeT(HC)(CO)Soot (NOx)(CO2)BP图 3 BP 网络的输入与输出参数Fig.3 Input and output parameters of BP network 表 1 柴油和 GTL 混合燃料的理化特性Table 1 Properties of diesel and GTL fuels 理化参数密度15/(kgL1)十六烷值CN硫质量分数/%总芳烃质量分数/%低热值/(MJkg1)黏度40/(mm2s1)C质量分数/%H质量分数/%测试方法ASTMD4052ASTMD613ASTMD2622EN 12 916ASTMD4868ASTMD445SH/T0656SH/T 0656柴油0.839 251.70.040 327.742.92.66586.014.0GTL0.779 075.00.000 31.443.62.74084.915.1 样本数据通过发动机台架试验获得.发动机为一台 6 缸增压中冷直喷柴油机，最大转矩转速 1 400r/min、标定功率转速 2 200 r/min，供油提前角分别为上止点前（BTDC）6、9和 12CA，发动机主要参数见表 2.主要试验设备仪器见表 3.GTL 是一种混合物，主要成分是链烷烃，常温常压下为无色无味的透明液体.其总体理化特性与常规柴油相当，可以与柴油任意混合并在柴油机上直接燃用.燃料理化特性最大的差别在于GTL 具有远高于柴油的十六烷值，极低的芳烃和硫含量.试验中发动机采用多种比例 GTL 与柴油的混合燃料，以获得燃料理化参数 CN、Sm和 At不同 数 值 的 组 合.GTL 体 积 分 数 分 别 为 0%（纯 柴油）、10%、20%、30%、50%、70%和 100%（纯 GTL）.试验采集样本 150 组，将其中 80%数据（120 组）作为训练集，剩下 30 组数据作为测试数据集.2.3 神经网络训练根据本研究 BP 网络输入和输出参数个数（见图 3），相应输入层和输出层神经元个数分别取6 和 8.由于中间隐层神经元数的选择没有很好的解析式表示，所以隐层神经元数目采用试算法确定.选取不同的神经元个数进行学习，使误差收敛 70 上 海 工 程 技 术 大 学 学 报第 37 卷速度较快，且均方误差（Mean Squared Error，MSE）较小.由于 BP 网络的初始化权值和阈值是随机产生 的，每 次 运 行 后 结 果 都 不 同，神 经 元 数 为535 时，利用 120 个样本对网络进行多次训练，获得不同隐含层神经元数的网络训练结果，见表 4.结果表明，当隐层的神经元数少于 25 时，训练次数达到最大值 1 000 次后，训练误差仍不满足目标；当神经元数量为 25 和 30 时，虽然训练误差满足目标，但训练次数较多.不断增加隐层节点数虽然可使网络的系统误差减小，但网络训练时间延长，而且训练容易陷入局部极小点而得不到最优点.最终选择隐层神经元数为 35 时，既满足误差目标，训练次数也最少，即所需时间少且收敛快.MSE 定义式为MSE=1nni=1(tioi)2（3）式中：n 为训练样本数；ti为第 i 个目标值；oi为第i 个输出单元的实际值.确定中间隐层神经元个数，即确定了 BP 神经网络结构.运用 Matlab 软件编程对神经网络进行训练和测试.首先对网络进行训练，完成后用未参加训练的样本测试网络，并用统计的方法比较.由于数据样本较多，且单位不统一，直接进行神经网络训练需要更多的神经元和训练次数，导致训练变慢.因此使用 Matlab 函数 mapminmax 对数据进行归一化处理，使输入输出数据转换到（1,1）.待训练完成后，再使用此函数反归一化处理，将输出结果转换成具有物理意义的原始数据类型.BP 神经网络常规的训练算法为梯度下降算法，本研究训练函数采用计算速度较快的 trainlm函 数，该 函 数 利 用 Levenberg-Marquardt（LM）算法，综合梯度下降法和准牛顿法的优点，性能更优良，收敛更迅速，LM 算法详细的理论介绍参见文献 14.研究表明，将 LM 算法应用于预测发动机排放相比其他算法具有更好的精度12.权值和阈值的学习算法取动量梯度下降函数 learngdm.训练目标误差为 0.001，学习速率为 0.05，最小梯度为 1 1010，最大循环次数 1 000 次.BP 神经网络计算值与试验值的误差关系用判定系数 R2、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均相对误差(Mean Relative Error,MRE)表示，定义分别为R2=1ni=1(tioi)2ni=1(oi)2（4）RMSE=1nni=1|tioi|21/2（5）MRE=1nni=1?tioiti100%?（6）表 2 试验发动机主要参数Table 2 Main parameters of test engine 参数说明型式六缸、四冲程、增压中冷缸径 行程114 mm 135 mm活塞总排量8.27 L压缩比181标定功率（转速）184 kW（2 200 r/min）最大转矩（转速）1 000 Nm（1 400 r/min）喷油嘴（6个）6 孔 0.24 mm 表 3 主要试验设备Table 3 Main test equipments 设备型号生产商发动机控制台EIM301D杭州奕科机电测功机PECD9400小野电测空气流量计文丘里式流量计ABB油耗仪MF2200小野电测气体排放分析仪PROVIT5600AVL消光式烟度计AVL439AVL 表 4 不同中间层神经元数网络训练结果Table 4 Training results of network with different middlelayer neuron numbers 神经元数量目标误差训练次数/次训练误差50.0011 0000.009 1150.0011 0000.001 3250.0014629.9982e-04300.0012799.9990e-04350.0011289.9936e-04第 1 期武涛 等：基于神经网络的费托燃油发动机特性研究 71 运用 Matlab 软件所编译的程序对网络进行训练，到 132 步时就到达了期望误差精度要求 0.001，如图 4 所示.BP 神经网络训练过程由正向传播和反向传播组成.在正向传播过程中，输入信号从输入层经中间层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元.如果在输出层不能得到期望输出，则转入反向传播，将输出信号的误差沿原连接通路返回.通过修改各层神经元的权值和阈值，使误差达到要求的精度.学习结束后，保存网络之间的连接权值和阈值.此权值和阈值反映了输入和输出之间的内在联系，利用它们对未知的样本进行预测.根据式（4）、（5）和（6）计算得到输出参数计算值与试验值的所有统计误差，见表 5.由表可见：R2均高于 0.9，RMSE 和 MRE 也较小，说明误差较小；CO 的 RMSE 和 MRE 相对较高，主要原因是个别试验工况点 CO 排放偏高，导致网络对这几个点的学习能力较弱，造成误差较大；网络的整体性能良好，CO 的判定系数 R2接近 1，可以认为训练的BP 神经网络能够进行预测.表 5 网络训练输出参数的计算值与试验值的统计参数Table 5 Statistical parameters of calculated and experimental values of network outputs 统计参数(NOx)(Soot)(HC)(CO)(CO2)bePeTRMSE0.300 60.005 70.061 25.110 00.001 90.128 10.008 80.068 9MRE2.036 75.931 62.586 212.287 21.107 21.135 80.763 51.223 9R20.999 590.998 370.999 030.999 600.999 710.999 420.999 980.999 77 3 GTL 发动机性能与排放预测结果及分析运 用 训 练 完 成 的 BP 神 经 网 络 模 型 对 GTL发动机在最大转矩转速 1 400 r/min 和额定转速2 200 r/min，转 矩 分 别 为 80、200、400、600 和800 Nm，供油提前角分别为 6、9和 12CA BTDC时的功率、油耗、排温和排放负荷特性进行计算预测，并与试验结果进行比较，如图 5、图 6 所示.图中，实线为试验值，虚线为预测值由图 5(a)可知，预测的 GTL 发动机功率与转矩有很好的线性相关，与试验结果有很好的吻合度.图 5(b)中，GTL 发动机随负荷的增加，有效燃油消耗率逐渐减小，主要是因为小负荷时燃烧不充分，以及发动机缸壁温度低传热损失大，预测结果与试验结果一致.由图 5(c)和 5(d)可知，随着负荷的增加，喷油量增加、燃烧放热增加，排温逐步升高，CO2排放也增大，预测结果也准确地体现了这一试验现象.由图 5(e)可知，GTL 发动机 HC 排放在中低负荷较高，在大负荷时降低，主要原因是前者情形下发动机缸套壁面温度低，壁面冷激和罅隙效应导致 HC 排放高，随着负荷增加缸内温度升高，HC 排放降低，神经网络预测的趋势与试验一致.因为负荷增加，喷油量增加，燃烧温度的升高导致碳烟和 NOx排放增加；又因为喷油量大导致 GTL 燃 烧 不 完 全，导 致 CO 排 放 升 高，如图 5(f)、5(g)和 5(h)所示.神经网络模型预测的趋势与试验吻合较好，在发动机转速为 2 200 r/min时，预测的 GTL 发动机性能和排放与转速 1 400r/min 时趋势相当，如图 6 所示.计 算 预 测 值 与 试 验 值 的 平 均 相 对 误 差，见表 6.发动机有效功率、有效燃油消耗率、排气温度、CO2、CO、HC、碳烟和 NOx排放计算值与试验值拟合程度较好，相对误差基本在 5%以内.但在个别工况点，CO 排放预测相对误差较大，达到 Mean Squared Error101100101102103104020406080100120训练次数训练目标图 4 神经网络训练误差变化曲线Fig.4 Neural network training error curve 72 上 海 工 程 技 术 大 学 学 报第 37 卷13.7%，这 与 表 5 中 的 结 果 一 致.由 图 5 和 图 6可知，CO 预测值与试验值差别较大的点位于低负荷工况点，此时因发动机燃烧不稳定，循环波动大，从而导致 CO 排放波动大；另外，在训练网络的数据中存在低速小负荷时数量级较大的 CO 排放数据点（5 000 1066 000 106），导致模型精度降低，误差增加.然而，这一结果可以满足工程应用 20%误差的限度.预测结果表明，本研究训练的 BP 神经网络模型预测的发动机性能和排放结果能够较好地契合 GTL 发动机真实试验情况，说明该模型对非训练样本具有良好的泛化能力.30609012015002004006008001 0001 200Pe/kW转矩/(Nm)n=1 400 r/min试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA(a)有效功率试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CAn=1 400 r/minn=1 400 r/minn=1 400 r/min试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CAn=1 400 r/minn=1 400 r/min试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CAn=1 400 r/minn=1 400 r/min20025030035015020004006008001 0001 200be/(g(kWh)1)转矩/(Nm)(b)有效燃油消耗率24861020004006008001 0001 200(CO2)/%转矩/(Nm)(d)CO2 排放20040060010030050070020004006008001 0001 200T/转矩/(Nm)(c)排气温度4002006001 0008001 20020004006008001 0001 200(CO)/106转矩/(Nm)(f)CO 排放40603050702000204006008001 0001 200(HC)/106转矩/(Nm)(e)HC 排放6004002008001 2001 0001 40020004006008001 0001 200(NOx)/106转矩/(Nm)(h)NOx 排放4102861220004006008001 0001 200(Soot)/%转矩/(Nm)(g)碳烟排放图 5 神经网络预测的 1 400 r/min 下 GTL 发动机负荷特性与试验比较Fig.5 Comparison of GTL engine load characteristics between prediction by neural network and test under 1 400 r/min第 1 期武涛 等：基于神经网络的费托燃油发动机特性研究 73 4 结语1）运用人工神经网络建立以柴油与费托合成油 GTL 混合燃料特性和发动机工况为输入，GTL发动机性能和排放为输出的 3 层 BP 网络模型.2）对 BP 神经网络进行训练，结果显示样本值 试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_9CA试验_9CA预测_6CA试验_12CA预测_12CAn=2 200 r/minn=2 200 r/minn=2 200 r/min试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CAn=2 200 r/minn=2 200 r/min试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CA试验_6CA预测_6CA试验_9CA预测_9CA试验_12CA预测_12CAn=2 200 r/minn=2 200 r/min3060901501201800200400600700800900Pe/kW转矩/(Nm)n=2 200 r/min(a)有效功率1003005002003004005001002000400600700800900be/(g(kWh)1)转矩/(Nm)(b)有效燃油消耗率1003005002486102000400600700800900(CO2)/%转矩/(Nm)(d)CO2 排放1003005002004006001003005007002000400600700800900T/转矩/(Nm)(c)排气温度100300500100501502002502000400600700800900(CO)/106转矩/(Nm)(f)CO 排放10030050040607080305090200020400600700800900(HC)/106转矩/(Nm)(e)HC 排放1003005004003002001005007006008002000400600700800900(NOx)/106转矩/(Nm)(h)NOx 排放100300500143252000400600100300500700800900(Soot)/%转矩/(Nm)(g)碳烟排放图 6 神经网络预测的 2 200 r/min 下 GTL 发动机负荷特性与试验比较Fig.6 Comparison of GTL engine load characteristics between prediction by neural network and test under 2 200 r/min 表 6 网络预测各输出参数相对误差Table 6 Relative errors of output parameters by network predict 参数(NOx)(碳烟)(HC)(CO)(CO2)bePeT相对误差2.94.82.813.71.40.70.71.4 74 上 海 工 程 技 术 大 学 学 报第 37 卷和试验值判定系数 R2都大于 0.9，统计误差在可接受范围内，表明该神经网络模型具有较强的预测能力.3）用训练的 BP 神经网络模型预测 GTL 发动机性能与排放，并与试验数据进行比较，结果吻合较好，8 个输出参数中有 7 个参数的相对误差在5%以内，仅 CO 排放的相对误差较高为 13.7%，但仍能满足工程应用误差限制，表明该网络模型对非训练样本具有良好的泛化能力.参考文献：夏勇,商斌梁,张振仁,等.神经网络在内燃机故障诊断中的应用研究J.机械科学与技术，2000，19：108 110.1 侯志祥,吴义虎,邓华,等.车用汽油机过渡工况空燃比的神经网络控制研究J.内燃机工程，2006，27（5）：33 36.2 杨继红,张宗杰,方昌良.柴油机运行工况的神经网络分析J.柴油机设计与制造，2000（3）：21 24.3 高洪滨,欧阳光耀,张萍.基于BP神经网络的柴油机气缸压力重构J.内燃机工程，2005，26（1）：68 70.4 张向军,桂长林.内燃机摩擦学智能设计中人工神经网络的应用J.机械科学与技术，2001，20（3）：459 460.5 侯国祥,徐凯,朱梅林,等.应用神经网络-蒙特卡罗法的可靠性分析方法J.华中科技大学学报(自然科学版)，2002，30（4）：84 86.6 BALAWENDER K,USTRZYCKI A,LEJDA K,et al.Modeling of unburned hydrocarbon emission in a DI diesel 7 engine using neural networks C/Proceedings of SAEPowertrains,Fuels&Lubricants Meeting.Krakow:Societyof Automotive Engineers,2020.ARCAKLIOGLU E,CELIKTEN I.A diesel enginesperformance and exhaust emissionsJ.AppliedEnergy，2005，80（1）：11 22.8 SAYIN C,ERTUNC H M,HOSOZ M,et al.Performanceand exhaust emissions of a gasoline engine using artificialneural networkJ.Applied Thermal Engineering，2007，27（1）：46 54.9 CANAKCI M,ERDIL A,ARCAKLIOGLU E.Performance and exhaust emissions of a biodieselengineJ.Applied Energy，2006，83（6）：594 605.10 李捷辉,周大伟,段畅.BP神经网络在双燃料发动机排放预测中的应用J.机械设计与制造，2018（3）：127 130.11 孙俊,高孝洪.BP网络在双燃料发动机排放预测中的应用研究J.武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2003，27（3）：350 353.12 VOSLOO A C.Fischer-Tropsch:A futuristic viewJ.Fuel Processing Technology，2001，71（1-3）：149 155.13 张德丰.MATLAB神经网络应用设计M.2版.北京:机械工业出版社,2011:79.14 WU T,HUANG Z,ZHANG W,et al.Physical andchemical properties of GTL-diesel fuel blends and theireffects on performance and emissions of a multi-cylinder dicompression ignition engineJ.Energy and Fuels，2007，21（4）：1908 1914.15（编辑：韩琳）第 1 期武涛 等：基于神经网络的费托燃油发动机特性研究 75