Analiza parametrów wydajności silnika Peugeot XD3P z wykorzystaniem sieci neuronowej

Obecne trendy w inżynierii są zgodne z podstawową zasadą innowacyjności w zakresie inżynierii mechanicznej. Aby inżynierowie mogli pracować wydajnie kwestie związane z rozwiązywaniem problemów należy rozpatrywać w perspektywie wielowymiarowej. Jedną z wdrożonych metodologii jest połączenie technologii z innych dyscyplin w celu rozwiązania problemów. Niniejsza praca dotyczy głównie zastosowania sieci neuronowych do analizy parametrów wydajności silnika Peugeot XD3P (używanego w Ministerstwie Obrony). Podstawowa propaganda pracy podzielona jest na dwa główne etapy. W pierwszym etapie przeprowadza się eksperymenty z silnikiem spalinowym w celu uzyskania danych pierwotnych. W drugim etapie utworzona baza danych pierwotnych jest wykorzystywana do zaprojektowania i wdrożenia predykcyjnej sieci neuronowej w celu analizy zmienności parametrów wyjściowych względem siebie. Uzyskano model matematyczny sieci neuronowej. Uzyskane równanie wielomianowe opisuje charakterystyczne zachowanie zbudowanego systemu sieci neuronowej. Na koniec przeprowadzono badanie porównawcze wyników w celu oceny jego wydajności.