機械学習による SI エンジンの着火遅れ時間のばらつきの解析
Analysis of variation of ignition delay of SI engine by machine learning
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20214833
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 12月
- 出版社
- (公社)自動車技術会 & (一社)機械学会
- 言語
- 日本語
書誌事項
| 著者 | 1) 原田 和樹, 2) シャリテ セーンダンヨーエ, 3) 山﨑 由大 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Kazuki Harada, 2) Charite Sendanyoye, 3) Yudai Yamasaki |
| 勤務先 | 1) 東京大学, 2) 東京大学, 3) 東京大学 |
| 勤務先（英） | 1) Tokyo University, 2) Tokyo University, 3) Tokyo University |
| 抄録 | エンジンの高効率化を妨げる問題の一つに定常条件でもサイクルごとに燃焼の様子や出力が変動するサイクル間ばらつきという現象が存在する．そのメカニズムは明らかになっていない．エンジン出力のばらつきの原因を明らかにしたいが，多くの要因が複雑に影響しあうため難しい．そのため本研究では前段階として，出力のばらつきに影響を及ぼすと考えられる着火遅れ時間のばらつきに注目し，そのメカニズムの調査を行った． |
| 抄録（英） | One of the problems to improve the thermal efficiency of engines is the variation of combustion between cycles. It is necessary to clarify the mechanism and suppress the variation. As of now, IMEP, which is an index of engine output, has been directly predicted from measurement data such as pressure values. The purpose of this study was to predict the ignition delay time for the gradual prediction of IMEP. As a result, it was clarified that the pressure value just before combustion is important, especially the amount of change in pressure . Key Words: cyclic variation, ignition delay, machine learning, SI engine 翻訳 |
