Обзор применения искусственных нейронных сетей для бензиновых, дизельных двигателей и двигателей с воспламенением однородного заряда от сжатия

В автомобильной отрасли искусственные нейронные сети (ИНС) в настоящее время рассматриваются как эффективный инструмент прогнозирования. Поскольку для их применения не требуется понимание системы или лежащих в ее основе физических процессов, модели на основе ИНС могут быть особенно полезны, когда система отличается высокой сложностью, а ее моделирование с помощью имитационной программы является слишком затратным. Поэтому использование ИНС для моделирования двигателей внутреннего сгорания (ДВС) стало активно развивающимся направлением исследований в течение последнего десятилетия. Несмотря на перспективные возможности ИНС, их применение для задач, связанных с двигателями, требует более глубокого изучения и дальнейшего совершенствования. Исследования в области ИНС могут достичь зрелости и стать насыщенными, если один и тот же подход будет многократно применяться с использованием одного и того же типа сети, алгоритма обучения и параметров «вход–выход». В настоящем обзорном исследовании критически рассматриваются современные применения ИНС в ДВС. Обсуждение охватывает не только их использование в традиционных бензиновых и дизельных двигателях, но и применение в передовой технологии сгорания, а именно в двигателях с воспламенением однородного заряда от сжатия (HCCI). В целом ИНС успешно применяются и стали незаменимым инструментом для быстрого прогнозирования рабочих характеристик двигателей, характеристик процесса сгорания и выбросов. В заключительной части обзора представлены практические выводы и рекомендации для будущих исследований.