使用擅长学习、处理、分类序列资料的长短期记忆(LSTM)网路,建立输出从车辆引擎所产生的氮氧化物(NOX)的模型,藉由使用MATLAB和深度学习工具箱建立LSTM,并训练出预测NOX排放的模型网路,让新一代零排放车辆的开发技术能达到高度准确率。
雷诺(Renault)汽车现正积极地开发新一代零排放车辆(zero-emissions vehicles;ZEVs)的技术,同时,也在努力希望使内燃机(internal combustion engine;ICE)车辆更干净、更有效率。减少有害物质的排放是其中一项重点项目。内燃机会产生氮氧化物(oxides of nitrogen;NOX),导致了烟雾、酸雨、温室气体。为了降低NOX,需要精确地估计各种引擎操作点的排放–举例来说,各种扭力和引擎速度的组合。
在真实的引擎上进行测试不但昂贵,而且通常很耗时。而传统上,是透过查找表(lookup tables)或氧化(combustion)模型的计算来进行NOX估计。
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