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1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1 研究目的及意义
柴油发动机应用广泛，处在所属产业链的相对核心的位置。柴油发动机主要用于最终配套产品，比如大功率高速柴油机主要配套重型汽车、大型客车、工程机械、船舶、发电机组等。因此，柴油机行业的发展在很大程度上取决于相关终端产品市场情况。在农用柴油机领域，发展中国家的市场增长将弥补发达国家的市场滑落，全球人口的快速增长，以及老旧设备的更新换代都对农业机械有较大需求，全球农用柴油机市场将呈现高速增长。在航空发动机领域，发动机产业是航空工业的核心细分子行业，未来发展前景非常广阔。综合以上对各领域的分析，全球柴油发动机依旧将保持较高的增长速度稳步向前发展。
但柴油机在工作过程中也会产生大量对人类社会造成危害的排放物。柴油机主要排放物为PM(颗粒状物质)和NOx，而CO和HC排放较低。柴油机排出的NOx中，NO约占90%，NO2只是其中很少的一部分。NO无色无味、毒性不大，但高浓度时能导致神经中枢的瘫痪和痉挛，而且NO排入大气后会逐渐被氧化为NO2。NO2是一种有刺激性气味、毒性很强(毒性大约是NO的5倍)的红棕色气体，可对人的呼吸道及肺造成损害，严重时能引起肺气肿。当浓度高达100×10-6体积浓度以上时，会随时导致生命危险。NOx和HC在太阳光作用下会生成光化学烟雾，NOx还会增加周围臭氧的浓度，而臭氧则会破坏植物的生长。此外，NOx还对各种纤维、橡胶、塑料、电子材料等具有不良影响。因此，降低NOx的排放是柴油机尾气净化的主要课题。而对柴油机氮氧化物排放特性的预测也便显得很具现实价值和意义了。
2. 研究的基本内容与方案
本文主要是利用BP神经网络具有自动学习和模拟推理功能，可逼近任意的非线性函数的特点建模，并通过MATLAB软件在所获得的学习样本基础上对BP网络模型进行训练，确认NOx预测模型，从而对柴油机的排放物NOx进行预测，分析NOx的排放特性，为控制NOx的排放采取有效措施提供一种有效的参考。研究内容主要包括以下几个方面:
(l)通过试验测取柴油机相关试验数据。
(2)确定模型输入、输出层神经元数，隐层数目以及隐层神经元数。
3. 研究计划与安排
第1－3周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。
第4－5周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉开发环境。
第6－9周：编程实现各算法，并进行仿真调试。
4. 参考文献（12篇以上）
[1]李孟杰. 基于GRNN神经网络的船舶柴油机排放预测的研究[D].集美大学,2016.
[2]李孟杰,黄加亮.基于RBF神经网络的船用柴油机NOx排放的预测[J].集美大学学报(自然科学版),2016,21(02):136-139.
[3]白利波. 基于BP神经网络的船用柴油机NO_x排放特性预测[D].大连海事大学,2010.
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