Modelagem da Pressão Média do Motor de Ignição por Compressão de Mistura Homogênea usando Rede Neural

Motores de combustão interna de ignição por compressão de mistura homogênea (HCCI) são considerados um novo tipo de combustão devido ao mecanismo de combustão que ocorre dentro desses motores. Isso melhora a eficiência do motor e reduz de forma eficaz os níveis de óxidos de nitrogênio. Além disso, a melhoria e controle de motores de combustão interna, que são impressionantemente motores de ignição por compressão de mistura homogênea, sempre foram algo que capturou meu interesse. A pressão do cilindro é usada como uma forma de feedback por controladores para motores de combustão interna. Um método caro que requer o uso de sistemas computacionais confiáveis é necessário para obter uma medida exata da pressão dentro do cilindro através da utilização de sensores de pressão. Esta pesquisa desenvolveu um modelo que utiliza uma rede neural perceptron multicamadas dinâmica para determinar a pressão média ideal para um motor de ignição por compressão de mistura homogênea. Um modelo dinâmico de um motor de ignição por compressão de mistura homogênea foi utilizado usando o programa MATLAB para obter os dados necessários para o treinamento da rede neural. Isso foi feito antes do treinamento da rede neural.