原子力科学・発電技術ジャーナル

遺伝的アルゴリズムを使用したディーゼルエンジンパラメータの最適化

マゲシュ・カナン V とアミルタガデシュワラン KS

この研究は、圧縮点火エンジンのパラメータの選択に関係しており、これらのパラメータは燃費や一酸化炭素、窒素酸化物などの有害排出物に影響します。動作範囲内で動作パラメータを変化させ、性能と排出物の実験が行われます。完全因子実験が行われ、この大量のデータは非伝統的なソフトコンピューティング技術、すなわち遺伝的アルゴリズム (GA) によって分析されます。数学モデルは MINITAB ソフトウェアを使用して形成され、同じモデルが GA を使用した設定の最適化に使用されます。単層 Levenberg-Marquardt バックプロパゲーション ネットワークは、実験データを使用してトレーニングされています。トレーニングされたネットワークを使用することで、GA から取得された最適なパラメータ セットの出力が予測されます。実験と GA からの出力が比較され、結果が議論されます。この最適化されたパラメータ セットをエンジンに適用すると、エンジンの有害排出物が削減され、性能が向上し、燃料が節約され、よりクリーンな環境が促進されます。