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In considerazione delle osservazioni sulle caratteristiche intrinseche di compromesso PM-NOx-BSFC fornite dal CRDI con strategie CNG ed EGR durante la sperimentazione, è stato quindi definito un potenziale contesto per esaminare un approccio di ottimizzazione unico nel suo genere, volto a promuovere il potenziale di compromesso di CNG ed EGR attraverso la loro applicazione simultanea in un motore diesel esistente con sistema di iniezione common rail. FIP, EGR, CES e carico del motore sono stati scelti come variabili di controllo per lo studio di ottimizzazione. Una funzione di merito adattiva (AMF) è stata costituita come funzione obiettivo da ottimizzare e ANN è stata utilizzata per correlare la funzione obiettivo con le variabili di controllo scelte, mentre Latin-Hypercube è stato scelto come scheduler DoE per fornire il campione di popolazione iniziale per la sequenza di iterazioni di ottimizzazione. L'algoritmo di ottimizzazione scelto è stato il PSO per la sua intrinseca semplicità ed efficienza nel garantire la convergenza della funzione obiettivo con un costo computazionale significativamente inferiore. Il design intrinseco della funzione obiettivo AMF ha garantito che tutti questi valori di compromesso ottimali soddisfacessero contemporaneamente le aspettative dei mandati EPA Tier 4 PM e NHC.

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9786209455643

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