神经网络算法在柴油机氮氧化物（NOx）排放预测中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

柴油机作为一种重要的动力设备，广泛应用于交通运输、工程机械、农业机械等领域。

然而，柴油机在燃烧过程中会排放大量的氮氧化物（nox），对环境和人类健康造成严重危害。

因此，对柴油机nox排放进行准确预测，对于制定有效的排放控制策略、改善环境空气质量具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

柴油机nox排放预测一直是学术界和工业界的研究热点，国内外学者在该领域开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

国内学者在柴油机nox排放预测方面主要集中在机理模型、统计模型和人工智能模型等方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以柴油机nox排放预测为目标，开展以下几方面研究：
1.分析柴油机nox排放机理及影响因素，确定影响nox排放的关键参数。

2.收集柴油机运行工况数据和nox排放数据，并对数据进行预处理，构建数据集。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和数值仿真相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:收集并阅读国内外关于柴油机nox排放预测、神经网络算法等相关领域的文献资料，了解研究现状和发展趋势，为研究方向的确定和方案的设计提供理论依据。

2.柴油机nox排放机理分析:研究柴油机燃烧过程中nox生成的化学反应机理，分析影响nox排放的主要因素，如喷油压力、燃油喷射规律、进气温度、进气压力等，为建立预测模型提供理论基础。

3.数据采集与预处理:通过实验测试或仿真模拟的方式，获取柴油机在不同运行工况下的nox排放数据以及相应的运行参数数据，并对数据进行清洗、归一化等预处理，构建用于神经网络模型训练和测试的数据集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于改进神经网络算法的柴油机nox排放预测模型:针对现有神经网络模型在柴油机nox排放预测中存在的问题，如易陷入局部最优、泛化能力不足等，本研究将探索改进的神经网络算法，如引入深度学习、集成学习等技术，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2.考虑多源信息融合的柴油机nox排放预测:除了柴油机运行参数外，环境温度、湿度等因素也会对nox排放产生影响。

本研究将尝试将多源信息，如气象数据、燃油品质数据等，融入到神经网络模型中，以构建更加全面、准确的预测模型。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李国祥,谢辉,王建昕,等. 基于深度学习的柴油机nox排放预测模型[j]. 内燃机学报,2021,39(04):317-325.

2.方滨,苏庆宇,张树永,等. 基于深度学习理论的柴油机瞬态工况nox排放预测[j]. 车用发动机,2020,43(05):12-17.

3.王伟,王志浩,黄豪杰,等. 基于深度置信网络的柴油机nox排放预测方法研究[j]. 内燃机工程,2019,40(04):84-90.