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BTL/柴油混合燃料对柴油机瞬态工况微粒粒度分布的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
试验研究了不同添加比例的生物柴油(BTL)混合燃料对高压共轨柴油机瞬变工况下微粒排放的影响,分析了不同瞬变率工况下微粒粒度分布特征,揭示了燃料理化特性对柴油机瞬态工况微粒排放粒度分布的影响规律。研究结果表明:瞬态工况下石化柴油、生物柴油燃料微粒粒数排放均呈双峰结构,核态微粒峰值在10nm附近,积聚态微粒峰值在60nm附近;石化柴油燃料微粒排放以大粒径积聚态微粒为主,占微粒总数的55%以上;BTL燃料微粒排放以小粒径核态微粒为主,占微粒总数的96%以上。随着工况瞬变率的减小,BTL燃料、石化柴油微粒平均数量排放均逐渐减少,BTL燃料下降更明显;石化柴油核态微粒排放受瞬变率的影响较为显著,BTL燃料受瞬变率的影响不明显。对于不同添加比例的生物柴油混合燃料,在小瞬变率工况,微粒排放数量随添加比例的增加缓慢上升;在中等瞬变率工况,添加比小于30%时微粒排放数量基本不增加,但核态微粒所占比例略有上升;在高瞬变率工况,添加比例大于10%时微粒排放数量大幅度上升。 相似文献
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传统基于邻域决策错误率的属性约简准则是针对总体分类精度的提升而设计的,未能展现因约简而引起的各类别精度变化情况。针对这一问题,引入局部邻域决策错误率以及局部属性约简的概念,其目的是提升单个类别的分类精度。在此基础上,进一步给出了求解局部邻域决策错误率约简的启发式算法。在8个UCI数据集上的实验结果表明,局部约简不仅是提高各个类别精度的有效技术手段,而且也解决了因全局约简所引起的局部分类精度下降问题。 相似文献
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启发式算法在求解约简的过程中逐步加入重要度最高的属性,但其忽视了数据扰动将会直接引起重要度计算的波动问题,从而造成约简结果的不稳定。鉴于此,提出了一种基于集成属性重要度的启发式算法框架。首先,在原始数据上进行多重采样;然后,在每次循环过程中分别计算各个采样结果上的属性重要度并对这些重要度进行集成;最后,将集成重要度最大的属性加入到约简中去。利用邻域粗糙集方法进行的实验结果表明,基于集成重要度的属性约简算法不仅能够获取更加稳定的约简,而且利用所生成的约简能够得到一致性较高的分类结果。 相似文献
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为了使天然气发动机在采用机内净化措施的情况下大幅度降低NOx排放,满足未来的排放法规,试验研究了3种稀释方式(空气稀释、当量燃烧+EGR稀释、空气与EGR双重稀释)对稀燃天然气发动机控制NOx排放潜力的影响,并考察了燃烧边界条件的改变对发动机燃烧及排放性能的影响。研究结果表明:通过燃烧边界条件优化,3种稀释方式均能使发动机NOx排放满足国-Ⅳ及国-Ⅴ排放标准,在同等NOx排放前提下,对其经济性而言,双重稀释方式优于空气稀释方式,空气稀释方式优于当量燃烧+EGR稀释方式。 相似文献
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