第一章 绪论 1
1.1 车用发动机的现状与发展趋势 1
1.2 汽车发动机性能研究的一般方法 17
1.3 神经网络理论在汽车发动机研究中的应用概述 22
第二章 神经网络理论基础 25
2.1 神经网络模型 25
2.2 前向网络 31
2.3 反馈网络 37
2.4 自组织神经网络 43
第三章 神经网络的学习方法 51
3.1 Hebb学习规则 51
3.2 梯度下降法 52
3.3 最优化算法 58
第四章 基于神经网络的车用发动机性能建模 69
4.1 车用发动机性能及其影响因素 69
4.2 车用汽油机动力性模型及分析 74
4.3 车用汽油机燃油经济性模型及分析 84
4.4 车用汽油机废气排放污染物浓度模型及分析 88
4.5 神经网络建模过程几个具体问题 101
第五章 基于神经元网络的车用发动机性能预测及优化 104
5.1 发动机性能预测方法 104
5.2 基于神经网络的发动机性能预测 105
5.3 车用发动机性能评价及优化方法 109
5.4 基于概率分布的发动机经济性优化实例 122
第六章 基于神经网络的车用发动机实时控制 129
6.1 车用发动机电子控制技术现状及发展趋势 129
6.2 车用发动机实时控制目标 131
6.3 基于神经网络的发动机实时控制方法 133
第七章 基于神经网络的车用发动机故障诊断 141
7.1 基于故障树分析的发动机故障诊断 143
7.2 基于神经网络的发动机故障诊断方法 148
7.3 车用汽油机失火故障诊断实例 153
参考文献 164