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Convegni ATI - Accesso riservato soci CTI

Identificazione e validazione di modelli a rete neurale per motori ad accensione comandata mediante tecniche Monte Carlo

Pubblicazione


Autore: M. Mastroberti, C. Pianese

Collana: CA - 56 - Napoli 2001

Note:
È presentata una procedura per l段dentificazione dei parametri di modelli a rete neurale per la simulazione della coppia e delle emissioni (HC, CO, NOx) di un Motore a Combustione Interna (M.C.I.) ad accensione comandata. Obiettivo della ricerca è la realizzazione di una metodologia di calcolo in grado di identificare univocamente i parametri delle singole reti. Il metodo descritto può essere applicato nel caso in cui i parametri di un modello non lineare presentino una forte dipendenza dalle condizioni iniziali fissate nella fase d段dentificazione. La metodologia sviluppata si basa sull置tilizzo di procedure di tipo Monte Carlo accoppiate a metodi statistici di clustering ed è finalizzata all段ndividuazione della combinazione ottimale dei pesi, in grado di garantire il maggior livello di generalizzabilità del modello. Nel corso del lavoro sono state svolte analisi di Bootstrap per quantificare l段ncertezza associata alla precisione delle reti sviluppate e per valutare la varianza degli indici di determinazione calcolati per ciascun modello. La procedura sviluppata è stata verificata su un insieme di dati sperimentali relativi ad un motore a combustione interna ad accensione comandata ed i risultati ottenuti presentano livelli di precisione molto elevati e caratterizzati da una limitata dispersione.


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