سفارش تبلیغ
صبا ویژن
تیز فهمی و پرخوری گرد هم نیایند . [امام علی علیه السلام]
 
پنج شنبه 95 آبان 20 , ساعت 6:18 صبح

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید

مقاله Artificial Neural Networks for Prediction and Improvement of Efficiency and Exhaust Temperature in a CNG/Diesel Dual Fuel Engine با word دارای 6 صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله Artificial Neural Networks for Prediction and Improvement of Efficiency and Exhaust Temperature in a CNG/Diesel Dual Fuel Engine با word کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز مرکز پروژه های دانشجویی آماده و تنظیم شده است

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله Artificial Neural Networks for Prediction and Improvement of Efficiency and Exhaust Temperature in a CNG/Diesel Dual Fuel Engine با word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد


بخشی از متن مقاله Artificial Neural Networks for Prediction and Improvement of Efficiency and Exhaust Temperature in a CNG/Diesel Dual Fuel Engine با word :

سال انتشار: 1390

محل انتشار: نخستین کنفرانس ملی انرژی، فناوریهای خودرو، توسعه پایدار

تعداد صفحات: 6

چکیده:

Abstract—During the last few years a great deal of effort has been made for the reduction of pollutant emissions from direct injection diesel engines. Various solutions have been proposed, one of which is the use of gaseous fuels as a supplement for liquid diesel fuel. However, the combustion process in a dual fuel engine tends to display a complex combination of features of both compression and spark ignition engine operation. Therefore, the objective of this work is to investigate the ability of an artificial neural network model, using a back propagation learning algorithm, to predict specific fuel consumption, thermal efficiency and exhaust gas temperature of a dual fuel engine for various engine speeds and loads. The model predicted values are compared with corresponding experimental results. The comparison showed that the consistency between experimental and neural network results is achieved by a mean absolute relative error less than 2.

 

 

برای دریافت پروژه اینجا کلیک کنید

لیست کل یادداشت های این وبلاگ