OTIMIZAÇÃO DA OPERAÇÃO DIESEL-GÁS EM MOTORES DE COMBUSTÃO INTERNA UTILIZANDO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL / OPTIMIZATION OF DUAL FUEL OPERATION IN INTERNAL COMBUSTION ENGINES USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

O objetivo deste trabalho é predizer e otimizar o desempenho de motores funcionando no modo bicombustível, diesel-gás natural, fazendo uso da inteligência artificial. Pretende-se determinar a taxa de substituição ótima do combustível original diesel pelo gás natural que minimize custos de operação (combustíveis) e emissões de poluentes, tais como: monóxido de carbono, CO, hidrocarbonetos, HC, e óxidos de nitrogênio, NOx, priorizando-se também a eficiência térmica. Os dados analisados foram obtidos de testes anteriormente realizados. O procedimento envolve treinamento, validação e teste (utilizando redes neurais). Com os dados analisados foram treinadas diferentes redes neurais 06 para a aprendizagem e predição, as quais vão prever mapas de novos valores baseando-se nos dados experimentais já apreendidos. Finalmente, e continuando com o processo de otimização (técnica de Algoritmos Genéticos), é determinada a melhor taxa de substituição de diesel-gás natural, com as menores taxas de emissões dentro dos mapas gerados. Os resultados indicam uma boa concordância entre os dados experimentais e os previstos pela rede neural. O processo de otimização utilizado determina os pontos de trabalho adequados para cada caso analisado.

ASSUNTO(S)

redes neurais inteligencia artificial gas natural natural gas artificial intelligence neural networks motor diesel diesel engine

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