Составление ездового цикла автомобиля путем аппроксимации отфильтрованных экспериментальных данных с помощью нейронных сетей

Abstract

Одной из нерешенных проблем автомобильного транспорта Донецкой Народной Республики является нормирование расхода топлива. В законодательстве отсутствует определение точки отсчета – базового расхода топлива. Он может быть определен экспериментальными или расчетными методами, которые в конечном итоге также основаны на экспериментальных данных. В современных условиях Донецкой Народной Республики применение экспериментальных методов, основанных на традиционном подходе, достаточно затратно и в отдельных случаях нереально. В основе определения базового расхода топлива лежит расход топлива в ездовом цикле. Поэтому целью исследования была разработка экспериментального метода определения интегральных показателей ездового цикла, например пройденного пути, в городском ездовом цикле. Объектом исследования была возможность применения нейронных сетей для аппроксимации отобранных экспериментальных данных, соответствующих определенным режимам движения в ездовом цикле. В работе использовались общетеоретические и статистические методы исследования такие, как анализ, имитационное компьютерное моделирование, аппроксимация, численный эксперимент, корреляционный анализ. Предложен метод составления ездовых циклов для определения интегральных показателей движения автомобиля. Метод основан на применении нейронных сетей для аппроксимации экспериментальных данных. Проведенные расчетно-теоретические исследования применения нейронных сетей показали, что оптимальное количество нейронов в скрытом слое сети зависит от количества участков в ездовом цикле и находится в пределах 2–4 на один участок или переход. Такие нейронные сети хорошо аппроксимируют ездовой цикл и имеют сравнительную погрешность при определении интегральных показателей цикла не более 0,005 %. Данный метод может быть альтернативой стендовым и дорожным испытаниям, а также являться дополнением к дорожным испытаниям с упрощенной методикой проведения.