Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The ANN approximation of the CH4 combustion model : the mixture composition

Tytuł:
The ANN approximation of the CH4 combustion model : the mixture composition
Autorzy:
Kowalski, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/246942.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Instytut Techniczny Wojsk Lotniczych
Tematy:
modeling
internal combustion engines
approximation
artificial neural network
combustion process
chemical species
Źródło:
Journal of KONES; 2010, 17, 2; 233-240
1231-4005
2354-0133
Język:
angielski
Prawa:
Wszystkie prawa zastrzeżone. Swoboda użytkownika ograniczona do ustawowego zakresu dozwolonego użytku
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The calculation of the changing of the combustion mixture composition during the combustion process of the CH4 is presented of the paper. Correct calculation results of the mixture composition during the combustion process in combustion chambers of internal combustion engines is important to define the heat release calculation, modeling and simulation of the combustion phenomena. The paper presents results of calculations for the GriMech 3 kinetic mechanism of the methane combustion for different thermodynamic parameters and the composition of the combusted mixture. Results of the kinetic calculation of combustion process are qualitatively consistent with the data available in literature. The second purpose of research was the approximation of obtained results with the trained artificial neural network. Input data needed to approximate mole fractions of considered in the GriMech 3 mechanism combustion process chemical species consisted of 52 mole fractions of initial chemical species and temperature and pressure process. For all considered chemical species the mean square error did not exceed a value of 1-10-2 %, but the maximum error for a single value of 43 species excess even more than 100% of the value of mole fraction values taken from kinetic calculations. Single values of errors disqualify the neural network application for modeling of mole fractions of chemical species.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies