• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.19-25
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• 2011

본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.

• 한국분무공학회지
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• 제9권2호
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• pp.9-17
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• 2004

The performance characteristics of lean burn system in gasoline engine are mainly affected by the air-fuel mixture in cylinder, gas exchange process of manifold system, exhaust emission of engine, and the electronic engine control system. In order to obtain the effect of performance factors on the optimum conditions of lean burn engine, this study deal with the behavior of mixture formation, gas flow characteristics of air, flow and evaporation analysis of spray droplet in cylinder, vaporization and burning characteristics of lean mixture in the engine, and the control performance of electronic engine control system. The optimum flow conditions were investigated with the swirl and tumble flows in the combustion chamber with swirl control valve. The performance characteristics and optimum condition of flow field in intake system were analyzed by the investigation of inlet flow of air and combustion stabilization on cylinder.