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한국수소및신에너지학회 한국수소및신에너지학회논문집 한국수소 및 신에너지학회 논문집 제26권 제3호
발행연도
2015.6
수록면
294 - 299 (6page)

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Free piston linear engine (FPLE) is a promising concept being explored in the mid-20th century. On the other hand, Arficial neural networks (ANNs) are non-linear computer algorithms and can model the behavior of complicated non-linear processes. Some researchers already studied this method to predict internal combustion engine characteristics. However, no investigation to predict the performance of a FPLE using ANN approach appears to have been published in the literature to date. In this study, the ability of an artificial neural network model, using a back propagation learning algorithm has been used to predict the in-cylinder pressure, frequency, maximum stroke length of a free piston linear engine. It is advised that, well-trained neural network models can provide fast and consistent results, making it an easy-to-use tool in preliminary studies for such thermal engineering problems.
#리니어 엔진 #불꽃점화 #인공 신경망 #프리피스톤 #Artificial neural network #Free piston #Linear engine #Spark timing

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참고문헌 (8)

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R. Mikalsen / 2007 / A review of free-piston engine history and application / applied thermal engineering 27:2339~2352 google schola P. Van Blarigan / 1998 / Homogeneous Charge Compression Ignition with a Free Piston : A New Approach to Ideal Otto Cycle Performance google schola Yongil Oh / A Study for Generating Power on Operating Parameters of Power pack Utilizing Linear Engine google schola Erol Arcaklioglu / 2005 / A diesel engine's performance and exhaust emissions / applied enegy 80:11~22 google schola S. Haykin / 1994 / Neural networks: A comprehensive Foundation / Macmillan google schola

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