Використання технологій штучних нейронних мереж для визначення октанового числа автомобільного бензину

Abstract

На основі проведеного аналізу існуючих способів визначення октанового числа автомобільних палив обґрунтовано необхідність розробки нових, більш точних експрес-методів. Досліджено можливість визначення октанового бензину за його густиною із використанням технологій штучних нейронних мереж. Шляхом комп’ютерного моделювання визначено структуру штучної нейронної мережі, котра з високою точністю описує взаємозв’язок між октановим числом та густиною бензину, розроблено алгоритм її програмної емуляції. На основі побудованого алгоритму розроблено прикладне програмне забезпечення, що емулює роботу нейронної мережі для визначення октанового числа бензину за його густиною на персональному комп’ютері.

На основе провед.нного анализа существующих способов определения октанового числа автомобильных топлив обоснована необходимость разработки новых, более точных экспресс- методов. Исследована возможность определения октанового бензина по его плотности с использованием технологий искусственных нейронных сетей. Пут.м компьютерного моделирования определена структура искусственной нейронной сети, которая с высокой точностью описывает взаимосвязь между октановым числом и плотностью бензина, разработан алгоритм е. программной эмуляции. На основе построенного алгоритма разработано прикладное программное обеспечение, эмулирующее работу нейронной сети для определения октанового числа бензина по его плотности на персональном компьютере.

Conducted on the basis of existing methods for determining the octane number of motor fuels analysis the necessity of developing new, more accurate rapid methods was grounded. The possibility of determining the octane number of gasoline on its density using the technology of artificial neural networks has been studied. By computer simulation determined the structure of the artificial neural network, which accurately describes the relationship between the octane number and the density of gasoline, the algorithm of its emulation software was developed. On the basis of the constructed algorithm the application software that emulates neural network for determining the octane number of gasoline on its density on a personal computer was developed.