Aplicación de inteligencia artificial en un motor diésel CRDI
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El presente estudio explora el potencial de las redes neuronales artificiales para predecir el rendimiento y las emisiones de escape de un motor CRDI monocilíndrico de cuatro tiempos existente bajo diferentes estrategias de GNC y EGR. A partir de los datos experimentales, se desarrolla un modelo ANN para predecir los parámetros de rendimiento y emisión del motor experimental. El estudio se llevó a cabo seleccionando el 70 % del total de los datos experimentales para entrenar la red neuronal, el 15 % para la validación cruzada de la red y el 15 % restante para probar el rendimiento de la red entrenada. Los modelos ANN desarrollados fueron capaces de predecir el rendimiento y las emisiones del motor experimental con una excelente concordancia.
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El presente estudio explora el potencial de las redes neuronales artificiales para predecir el rendimiento y las emisiones de escape de un motor CRDI monocilíndrico de cuatro tiempos existente bajo diferentes estrategias de GNC y EGR. A partir de los datos experimentales, se desarrolla un modelo ANN para predecir los parámetros de rendimiento y emisión del motor experimental. El estudio se llevó a cabo seleccionando el 70 % del total de los datos experimentales para entrenar la red neuronal, el 15 % para la validación cruzada de la red y el 15 % restante para probar el rendimiento de la red entrenada. Los modelos ANN desarrollados fueron capaces de predecir el rendimiento y las emisiones del motor experimental con una excelente concordancia.
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