柴油机因压缩比和热效率较高被广泛应用，但尾气排放对环境的污染亦是不可忽视的问题。随着人们对环境问题的日益重视，柴油机排放法规越来越严格，其中NOx排放是重要的控制指标。然而，柴油机NOx的生成机理十分复杂，影响因素众多，以试验方式开展排放特性分析和优化，试验一致性标准不是很理想。曾有研发机构以同一台标准发动机在不同试验台架上进行相同排放试验，但没有任何两个台架能得到令人满意的相近或一致结果。

为了减少试验次数、降低试验成本，增加试验重复一致性，本研究以发动机转速、进气量、循环油量等作为输入参数，NOx排放作为输出参数，构建柴油机NOx排放的预测模型，根据实际台架试验数据进行NOx排放预测，在此基础上分析试验因素对NOx排放控制的影响。

1 NOx排放分析模型设计

1.1 神经网络模型

人工神经网络是由大量神经元相互连接形成的复杂网络系统，虽然每个神经元结构、功能简单，但多个神经元的组合使得网络系统具有非线性、高维性、并行性、分布性等特征。

随着社会经济的快速发展，教育改革的逐步深入，素质教育理念的扩大影响，怎样在教学改革中不落后时代，怎样才能够适应素质教育，怎样在教学过程中最大限度地调动学生学习的主动性和积极性，使他们由接受知识的被动地位转变为自己发现和获取知识的主动地位，可以说是每一位教师必然思考的问题，作为一名中学语文教师，我也不例外。我是一名毕业四年的教师，在大学里面专门学习了“怎样运用多媒体进行教学”这方面的知识，可以说对多媒体教学还比较熟悉，于是在日常的教学过程中就比较喜欢使用多媒体进行教学。随着我不断的进行多媒体教学，我发现运用多媒体辅助语文教学是一个很值得思考和研究的问题。

根据不同神经网络的特征、特点，本研究采用BP神经网络。BP神经网络由输入层、隐层、输出层组成，各层节点可根据需要自由选择，学习过程由信号正向传播与误差反向传播两个过程组成。图1示出典型的BP神经网络，一旦网络的结构和节点转移函数确定，整个网络特性就取决于各节点连接权值和隐层节点阈值。柴油机NOx排放神经网络模型采用多输入、单输出的结构(见图1)，这是由NOx排放多影响因素的特征决定的。

图1 多输入单输出BP神经网络

1.2 网络结构的确定

(2)

表1 网络输入参数

序号符号名称单位1n发动机转速r/min2ma进气量g/s3mf循环油量g/cyc4Tw发动机出水温度℃5Tic中冷后进气温度℃6H进气湿度%7pexh排气背压kPa8Tf柴油温度℃

1.3 隐层节点数及训练优化

试验时，柴油机先运行至标定工况，调整各试验条件满足要求后进行试验。试验控制的具体要求：进气温度(25±1) ℃，进气湿度(50%±5%)RH，进气压力100～102 kPa，转速波动±10 r/min，燃油温度(38±2) ℃，中冷后温度(50±2) ℃，排气背压不大于20 kPa。将试验测得的各参数标准化后作为NOx排放预测模型的输入进行预测，试验结果和预测结果见表2。对于ESC循环的每个试验工况，台架试验测得的NOx排放质量流量和模型预测值非常接近，试验值整体大于预测值，最大误差仅为-1.31%。绘制NOx排放试验值与预测值的回归线(见图7)，回归线通过坐标0点，斜率为0.991 3。ESC 13个试验工况涵盖了不同转速和负荷，基本能够表征柴油机使用特征，利用NOx排放预测模型得到的预测结果与试验值误差不大于1.5%，说明设计的NOx排放预测模型具有较好的泛化能力和多参变化适应性，能够满足柴油机稳态工况的排放预测分析和研究。

(1)

栽培田每公顷施45000千克腐熟的有机肥，深翻、耙平，起垄。垄距0.65米，穴距0.6～0.7米人工刨埯，人工点播，每埯2～3粒种子，上覆土3～4厘米。

式中：tqr为网络输出；yqr为期望输出。

为了保证初始权值在输入累加时可使每个神经元状态值接近0，而且能够实现快速收敛，选取较小的随机数作为初始权值，并选取一组数据作为样本进行隐层节点确定和训练优化，训练结果见图2。

图2 节点训练优化结果

由图2知，神经元个数较少时，网络模型的预测结果较差。同时，迭代次数也较少时，模型不会收敛，预测结果不理想。对于NOx排放预测模型，隐层节点数小于8时，高迭代次数的训练效果好于低迭代次数。当隐层神经元个数达到13时，NOx排放预测模型的训练结果基本不再受节点数的影响，已基本达到最佳效果。这与文献[3]隐层节点数m=(m为隐层节点数，n为输入层节点数，L为输出层节点数，α为1～10的数)的提法基本是一致的。为了保证模型的适用性及更好的泛化能力，隐层节点数选择15个，迭代次数设定为1 000。由Matlab软件构建的NOx排放预测模型见图3。

综上所述，在临床护理教学中采用CPBL教学模式，力求提高临床护理教学质量，为CPBL教学法在临床护理学中广泛应用提供参考。

图3 NOx排放预测模型

2 模型训练及物理验证

[3] 黄连忠，吴桂涛，尹自斌，等.神经网络在船舶柴油机NOx排放特性预测中的应用[J]．哈尔滨工程大学学报，2001，28(1)：6-10.

基于GB 17691《车用压燃式、气体燃料点燃式发动机与汽车排气污染物排放限值及测量方法(中国Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ阶段)》的ESC循环(见图4)，选取同一标准柴油机、不同台架的50组试验数据作为输入样本，按照公式(2)标准化处理后，对预测模型进行训练。训练效果见图5。由图5可知，模型进行181次迭代后，训练误差达到2.219×10-30，几乎接近0，能够满足要求。

为了研究试验台架控制因素对柴油机排放的影响，通过控制系统将与性能相关的提前角、喷射始点、喷射量等参数固定，因此柴油机的尾气排放主要取决于试验台架控制。综合考虑试验控制的因素，并避免试验因素之间存在较大相关性，确定发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度作为神经网络的输入(见表1)，NOx排放质量流量作为目标输出量。根据文献[2]，太多隐层数会影响网络训练速度，同时会导致模型无法收敛，通常3层结构就可以实现网络快速收敛和预测。已有研究表明，具有Sigmoid非线性函数的3层神经网络可以实现任意精度的连续函数逼近。因此，本研究中NOx排放网络预测模型选择输入层、隐层、输出层3层结构，选择Sigmoid非线性函数作为转移函数。

8种试验因素数量级相差很大，且其变化幅度不同，在实际试验中很难控制NOx排放最小影响的变化边界。如：转速值通常是排气背压的几十倍，工况调整转速变化几百转，而背压变化只有几个千帕，从重要因素看排气背压对NOx排放影响高于转速，但实际试验中转速波动小于10 r/min，背压波动小于1 kPa，这种变化因素的控制很难通过上述的方法分析出来。为此对每一试验因素人为增加一定增长量，考虑模型预测误差的影响，采用ESC十三循环综合比排放分析试验因素变化对NOx排放的影响。循环油量对于标准机来说通常电控写死的，因此不考虑该因素。以中冷后进气温度为例，在ESC十三工况对中冷后进气温度均人为增长5 ℃和10 ℃，采用开发的NOx排放预测模型分别预测各个工况NOx排放质量流量。为了减小模型预测误差对预测结果的影响，采用GB 17691算法计算NOx比排放量。在不同中冷温度下，ESC十三工况模型预测NOx排放质量见图9，中冷后温度增加会导致NOx排放增加，即中冷后温度增长1 ℃会导致ESC循环NOx综合比排放增加0.05 g/(kW·h)。采用相同方法对其他因素进行分析，可知进气湿度和排气背压对NOx排放影响是负向的，转速、进气量、发动机出水温度、中冷后进气温度、柴油温度对NOx排放影响是正向的。

式中：xi，xmax，xmin表示第i个特征参数及学习样本中最大、最小值；xi′表示第i个归一化的参数，范围为[-1，1]。

参考文献：

为了进一步验证NOx排放预测模型的内插和外推特性，以某6缸增压中冷带SCR后处理的柴油机进行台架ESC排放试验，并进行分析和对比。试验用测功机为SCHENCK HD460电力测功机，采用IMTECH ACS 6000进气空调控制进气，由试验室冷却水循环系统对冷却水温度和中冷后温度进行控制，用蝶阀控制排气背压，采用AVL KAMA4000测量油耗，采用HORIBA MEXA-7100EGR直采分析仪测量尾气排放成分。台架设备连接见图6。

依据《中华人民共和国监察法》等有关规定，经研究，决定将郝建华涉嫌犯罪问题移送人民检察院依法审查、提起公诉。

图4 ESC试验循环

图5 模型训练效果

BP算法误差函数的定义如下：

图6 柴油机台架连接

表2 NOx排放试验及预测结果

n/r·min-1ma/g·s-1mf/g·cyc-1Tw/℃Tic/℃H/%pexh/kPaTf/℃NO实测值/g·h-1NO预测值/g·h-1误差/%60061．70．777．722．357．3040．864．263．5-1．121308303．54．680．641．655．66．9939．0905．4899．3-0．671630287．42．380．437．757．35．4139．5478．2469．7-1．761630343．13．381．046．157．88．3539．1582．1577．7-0．761308207．52．480．232．558．32．8439．8432．3426．7-1．311308260．93．480．839．357．74．9339．4655．3648．2-1．081307164．31．479．427．255．91．4040．3271．1268．1-1．101630371．64．481．850．058．711．0838．6586．8584．2-0．451630224．61．380．031．452．63．1140．2301．2298．3-0．951952412．23．982．049．759．113．1638．5628．4627．7-0．111952279．41．280．534．454．84．6940．3461．2453．8-1．611952387．82．981．345．858．410．1939．4560．7558．9-0．331952344．82．080．840．757．37．4040．0562．0558．2-0．67

图7 试验与预测的线性回归线

3 试验因素控制性分析

基于开发的NOx排放质量流量预测模型，缺失任一参数输入(发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度)，以剩余参数进行NOx排放质量流量的预测，利用RSQ函数计算实测值与预测值间相关系数r2，以此作为重要度衡量的参考，分析8种试验因素对NOx排放的影响程度，结果见图8。由图可知，发动机转速、循环油耗、中冷后进气温度、排气背压对柴油机NOx排放的影响程度远高于进气量、发动机出水温度、进气湿度、柴油温度等参数，其中排气背压的影响最大，发动机出水温度影响最小。按照文献[4]，柴油机气缸内达到的最高燃烧温度是决定NOx生成量的重要因素，对于一台标准机，各个工况是相对固定的最佳燃烧状态，其气缸内的温度就主要和运行工况有关，即转速和循环油量，中冷后进气温度和排气背压则加强了这一过程。进气湿度和柴油温度作为柴油机工作介质——进气和燃料的两个控制参数，其变化与缸内高温燃烧过程相比不足为提。进气量由于空燃比不可改变因而影响不大，而发动机出水温度是间接因素，不能直接导致NOx排放量的变化。

图8 试验因素对NOx排放影响的重要度

借给他5万元钱的那个朋友也来了，得知事情的真相后，逼他还钱，程晓拿不出，那位朋友硬要卸走他的四个轮胎。程晓百般讨好求饶，订下了2009年4月底还款的期限。

图9 中冷后进气温度变化对NOx排放影响

根据现有试验条件下试验因素控制精度，即转速变化小于10 r/min，发动机出水温度变化小于2 ℃，柴油温度变化小于2 ℃，排气背压变化小于1 kPa，进气湿度变化小于5%RH，中冷后进气温度小于5 ℃，进气量变化小于100 kg/h，分析个试验因素的控制对NOx综合比排放的影响情况，结果见图10。转速、出水温度、柴油温度在现有控制精度下，不会引起NOx综合比排放太大的变化。相比之下，排气背压、中冷后进气温度、进气量、进气湿度控制条件对NOx测试结果影响较大，因此应加强这几个参数的控制，尤其是进气湿度。现有试验条件下进气湿度变化范围太大，应缩小范围以减小其对测试结果的影响。

图10 试验因素测试结果控制图

4 结束语

以发动机转速、进气量、循环油量、发动机出水温度、中冷后进气温度、进气湿度、排气背压、柴油温度8个参数作为输入，构建了NOx排放质量流量的神经网络预测模型。以台架试验数据作为输入进行了模型验证，试验结果与预测结果间的误差小于1.5%。采用设计的NOx排放模型分析了试验因素对于NOx排放影响的重要度，发动机转速、循环油耗、中冷后进气温度、排气背压对柴油机NOx排放的影响程度远高于进气量、发动机出水温度、进气湿度、柴油温度。进一步分析了NOx排放的试验因素控制边界，按现有控制条件，进气湿度对NOx排放影响最大，应缩小其控制范围。

随着现代化科学技术的发展，在钢轨打磨技术的发展中也已经出现了新的发展趋势，将钢轨打磨技术发展实现智能化转变已经具备可能性。比如在打磨技术的应用发展中，将其技术的应用和现代化智能探照技术发展结合在一起，进而在技术的发展结合中，能够将对应的施工管理因素落实到施工管理中，通过智能化探照技术的分析，对钢表面的磨损情况做出分析之后，按照其分析进行对应区域施工，借助这种施工技术的应用，能够全面提升钢轨打磨技术的应用效果，对于提升整体的技术应用能力，具有重要性研究意义[4]。

[1] Jose M D,Jose J L,Jose M G,et al.Application of Neural Networks for Prediction and Optimization of Exhaust Emissions in a H.D. Diesel Engine[C]．SAE Paper 2002-01-1144.

[2] 李楠，汤东，李昌远，等.基于BP神经网络的柴油机掺烧生物柴油排放特性预测研究[J]．车用发动机，2013(5)：48-52.

根据文献[3]，综合考虑样本反应遍历性、致密性和相容性的特征，选择样本时应遵循如下原则：1)样本应最大可能地反映研究对象的工作范围和参数特性；2)由样本训练好的网络应具有良好的内插和外推特性；3)样本达到训练目的的前提应尽可能少，以节约试验成本。

[4] 周龙保.内燃机学[M]．北京：机械工业出版社，2006：233-235.

[5] 宋振寰，郭振华.神经网络在大功率船用柴油机NOx排放预测中应用[J]．大连理工大学学报，2002，42(1)：56-58.

[6] 冀树德，张晖，许世永，等.柴油机NOx排放测量的不确定性研究[J]．汽车技术，2009(11)：47-51.

[7] 周斌.车用发动机工况法排放的神经网络模拟[J]．车用发动机，2003(4)：29-31.

[8] Thompson G J,Atkinson C M,Clark N N,et al.Neural network modelling of the emissions and performance of a heavy-duty diesel engine[J]．Imech E,2000,214(D):111-126.

这套丛书项目由姚安县民族宗教局主持，列入云南省民族宗教委和楚雄州民族宗教委的“民族文化精品工程”。主编郭晓炜具体负责采访、收集、整理和翻译。这项工作从性质上讲，跟老版《梅葛》都属于政府的民族文化工程，但做法上则有很大不同。表现在以下几方面：

三是采用精益管理方法，剔除约束性因素，完善激励性措施，全面提升各专科参与改革的积极性。针对部分专科安于现状、不思进取的发展态势，医院针对性地调整和优化了新技术新项目评奖规范。例如，定期组织新技术新项目评奖活动，大幅提升优质技术的奖励力度；将新技术的申报立项与医务人员职称晋升挂钩；将新技术新项目开展情况纳入医院科室年度综合目标考核。