Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
100
Lista 2023
Status:
Autorzy: Tucki Karol, Orynycz Olga, Świć Antoni, Wasiak Andrzej, Mruk Remigiusz, Gola Arkadiusz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2023
Wersja dokumentu: Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 6
Wolumen/Tom: 17
Strony: 1 - 15
Impact Factor: 1,0
Web of Science® Times Cited: 1
Scopus® Cytowania: 1
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: The research was carried out under financial support obtained from the research subsidy of the Faculty of Engineering Management (WIZ) of Bialystok University of Technology, grant No. WZ/WIZ-INZ/4/2022 (Olga Orynycz). This research was also funded by the Institute of Mechanical Engineering, Warsaw University of Life Sciences.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Otwarte czasopismo
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 21 listopada 2023
Abstrakty: angielski
The aim of the rese­arch Was to ana­lyse the possi­bi­lity of using neu­ral networks to deter­mine the para­me­ters of the che­mi­cal com­position of exhaust gases as a func­tion of engine per­for­mance para­me­ters obta­ined from the on-board dia­gno­stics sys­tem such as crank­shaft speed and engine load index. The sub­ject of the study Was a Fiat Panda car equipped with a 1.3 Mul­ti­jet die­sel engine and powe­red by pure die­sel. The tests used the MAHA MET 6.3 exhaust gas ana­ly­ser and the on-board dia­gno­stics sys­tem OBD II. The obta­ined values of NOx, O2,CO2 and PM measu­red behind the DPF were ana­ly­sed. For the pur­pose of buil­ding a neu­ral network model, pre­li­mi­nary stu­dies were car­ried out in non-urban traf­fic (high-speed route). On the basis of the data obta­ined, pro­ces­ses of lear­ning neu­ral network struc­tu­res with appro­xi­mate proper­ties with bac­kward pro­pa­ga­tion of errors were car­ried out. Subsequ­en­tly, tests were per­for­med on the ope­ra­tio­nal para­me­ters of the vehicle and the che­mi­cal com­position of exhaust gases in urban traffic. Ana­ly­sis of the obta­ined values of the ave­rage para­me­ters obtained during the measu­re­ment and on the basis of the pre­pa­red neural models allows deter­mi­ning the rela­tive dif­fe­ren­ces at the level of not more than 10 per­cent