论文关键词：内燃机 人工神经网络 辅助方法

　　论文摘要：针对汽车发动机设计和性能评测当中有关参数计算的特点，提出应用人工神经网络方法进行辅助计算，以提高数据计算的结构化程度和处理速度。通过对具体数据的实际操作表明，应用本方法能够很好地表达原图表数据关系，所得结果的精度能够满足计算要求。

　　汽车发动机的性能包括动力性、经济性、生态特性——排放与噪声、可靠性及耐久性等多个方面，这些参数要通过在一定条件下的测试计算来获得。当发动机在非标准环境下运转时，其相关计算要通过参数进行修正，比如发动机的有效功率和燃油消耗率的计算。当发动机在非标准环境下运转时，其有效功率及燃油消耗率应修正到标准环境状况，当然也可由标准环境状况修正到现场环境状况，其中的有效功率和燃油消耗率修正系数在GB1105..1-87中以图表的形式给出，使用很不方便，本文应用人工神经网络对此图表信息进行处理，提高了数据计算的结构化程度和处理速度，取得了满意的效果。

　　1.神经网络的识别原理

　　在神经网络系统中，其知识是以大量神经元的互连和各连接的权值来表示的.神经网络映射辩识方法主要通过大量的样本进行训练，经过网络内部自适应算法不断调整其权值，以达到目的.状态识别器就隐含在网络中，具体就在互连形式与权值上.在网络的使用过程中，对于特定的输入模式，神经网络通过前向计算，产生一输出模式，通过对输出信号的比较和分析可以得出特定解。目前神经网络有近40多种类型，其中BP(Back Propagation,即反向传播)网络是最常用和比较重要的网络之一，本文就应用一种改进型的BP网络进行相应数据图表的识别映射。

　　BP网络由输入结点、输出层结点和隐层结点构成，相连层用全互连结构.神经网络的工作过程主要有两个阶段：一个是学习期，通过样本学习修改各权值，达到一稳定状态；一个是工作期，权值不变，计算网络输出。

B　　P网络的学习过程由正向传播和反向传播两部分组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐层单元逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的路径返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

　　当给定一输入模式X=(x1,x2,….,xm)和希望输出模式Y=(y1,y2,…..,yn)时，网络的实际输出和输出误差可用下列公式求出：

　　隐含层输出：

　　式中——输入层至隐含层，隐含层至输出层的连接权；

　　——隐含层结点、输出层结点的阀值；

　　m、h、n——输入层、隐含层、输出层结点数；

　　f—— s型函数，f(x)=(1+e-x)-1.

    如果误差太大不能满足要求，则需要用下列公式修正各连接权和阀值

　　为网络提供一组特定的训练模式，随机产生初始连接权和阀值，不断币复上述计算过程，直到网络全局误差小于给定的极小值为止.

    由于BP网络的高识别能力，应用中采用了此结构形式.同时为提高其识别效果，加快网络的训练速度，缩短工作周期，应用了附加动量项和自适应速率的改进算法.

　　附加动量项法使网络在修正其权值时，不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响，其作用如同一个低通滤波器，允许网络上的微小变化特性，使网络陷入局部极小值的可能性大大减少。自适应速率是通过改变学习率，提高BP算法的有效性和收敛性，缩短训练时间.