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

随着工业化和城市化的快速发展，柴油机作为一种重要的动力设备，在交通运输、工程机械、农业机械等领域得到广泛应用。

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

nox是形成酸雨、雾霾和光化学烟雾的主要前体物，对呼吸系统、心血管系统等造成损害，因此，有效控制和减少柴油机nox排放已成为当前亟待解决的环境问题之一。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在柴油机nox排放预测方面开展了大量研究工作，并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在柴油机nox排放预测方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以神经网络算法为核心，构建柴油机nox排放预测模型，并通过实验数据对模型进行训练和验证。

具体研究内容如下：
1.柴油机nox排放机理分析：分析柴油机燃烧过程中的nox生成机理，以及影响nox排放的主要因素，为预测模型的构建提供理论基础。

2.神经网络算法研究：研究不同类型的神经网络算法，如bp神经网络、径向基函数（rbf）神经网络、卷积神经网络（cnn）等，分析其优缺点和适用范围，选择合适的算法用于柴油机nox排放预测。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解柴油机nox排放预测的研究现状、神经网络算法的应用情况以及相关数据处理方法，为研究方案的设计和模型的构建提供参考。

2.柴油机nox排放机理分析：通过理论分析和数值模拟，研究柴油机燃烧过程中的nox生成机理，以及影响nox排放的主要因素，如喷油压力、喷油timing、进气温度、egr率等。

3.神经网络算法选择与优化：根据柴油机nox排放预测问题的特点，选择合适的网络结构和训练算法，并对网络参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于改进神经网络算法的柴油机nox排放预测模型。

针对现有神经网络算法在柴油机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，本研究将引入改进的神经网络算法，如深度学习算法、迁移学习算法等，以提高模型的预测精度和泛化能力。

2.结合柴油机运行工况和排放特性，优化神经网络模型的输入参数和网络结构。

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. 李明, 张强, 王伟. 基于深度学习的柴油机nox排放预测[j]. 内燃机学报, 2022, 40(02): 113-120.

2. 刘浩, 王建昕, 谢辉. 基于深度置信网络的柴油机nox排放预测[j]. 农业机械学报, 2021, 52(03): 120-127.

3. 陈龙, 邓康耀, 张俊, 等. 基于深度学习的柴油机瞬态工况nox排放预测[j]. 车用发动机, 2020, 43(06): 26-30.