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抽象的

利用遗传算法优化柴油机参数

V Magesh Kannan，KS 阿米尔萨加德什瓦兰

这项工作涉及压燃式发动机参数的选择，这些参数会影响燃油经济性和一氧化碳和氮氧化物等有害排放物。通过在工作范围内改变工作参数来进行性能和排放实验。完成了完整的析因实验，并通过非传统的软计算技术（即遗传算法（GA））对这些大数据进行了分析。使用 MINITAB 软件形成数学模型，并使用 GA 来优化设置。使用实验数据训练单层 Levenberg-Marquardt 反向传播网络。通过使用经过训练的网络，可以预测从 GA 获得的最佳参数集的输出。比较实验和遗传算法的输出并讨论结果。