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Estudio y evaluación del algoritmo PSO acoplado a un modelo de inteligencia artificial para la optimización de un motor de encendido por compresión

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Estudio y evaluación del algoritmo PSO acoplado a un modelo de inteligencia artificial para la optimización de un motor de encendido por compresión

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dc.contributor.advisor Bracho León, Gabriela Cristina es_ES
dc.contributor.author Muñoz Navarro, Nacho es_ES
dc.date.accessioned 2021-09-13T14:17:07Z
dc.date.available 2021-09-13T14:17:07Z
dc.date.created 2021-07-22
dc.date.issued 2021-09-13 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/172252
dc.description.abstract [ES] Los algoritmos de optimización han sido herramientas exitosas que se han utilizado para optimizar parámetros del motor tanto en experimentos como en simulaciones computacionales. En este trabajo se implementa un método híbrido de optimización que acopla el Particle Swarm Optimization (PSO) con redes neuronales y técnicas de cálculo CFD con la finalidad de reducir el consumo y las emisiones de NOx de un motor de encendido por compresión. Para evaluar el desempeño de la metodología que se propone, los resultados se comparan con datos obtenidos previamente a partir del algoritmo PSO básico. Los parámetros que definen el sistema de combustión y que se varían durante el estudio son: 5 variables relativas a la geometría del pistón, número de orificios del inyector, ángulo del chorro, presión de inyección de combustible, número de swirl y tasa de EGR. es_ES
dc.description.abstract [EN] Optimization algorithms have been useful tools that had allowed to optimize engine parameters in both computational simulations and experiments, in the last decades. In this work, a hybrid optimization method that couples Particle Swarm Optimization (PSO) and Novelty Search (NS) algorithms with neural networks and CFD computational techniques is implemented in order to find a combustion chamber design and an input parameter configuration that reduces fuel consumption and pollutant emissions in a compression ignition engine. To evaluate the performance of the proposed methodology, the results are compared with data previously obtained from the basic PSO algorithm. The parameters that define the combustion system and those that will be modified during the study are the following: 5 variables related to the piston geometry, the number of injector orifices, the spray angle, the injection pressure, the swirl number and the Exhaust Gas Recirculation (EGR). es_ES
dc.description.abstract [CA] Els algoritmes d'optimització han sigut ferramentes que s'han utilitzat per a optimitzar paràmetres del motor tant en experiments com en simulacions computacionals en les últimes dècades. En aquest treball s'implementa un mètode híbrid d'optimització que acobla els algorismes Particle Swarm Optimization (PSO) i Novelty Search (NS) amb xarxes neuronals i tècniques de càlcul CFD amb la finalitat de trobar un disseny de cambra de combustió i uns paràmetres d'entrada que permeten reduir el consum i les emissions de NOx i partícules de sutge d'un motor d'encesa per compressió. Per a avaluar l'acompliment de la metodologia que es proposa, els resultats es comparen amb dades obtingudes prèviament a partir de l'algoritme PSO bàsic. Els paràmetres que defineixen el sistema de combustió i que es pretenen variar durant l'estudi són: 5 variables relatives a la geometria del pistó, el nombre d'orificis de l'injector, l'angle del doll, la pressió d'injecció de combustible, el número de swirl i la taxa de gasos recirculats d’escapament (EGR). es_ES
dc.format.extent 135 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Motores de encendido por compresión es_ES
dc.subject Algoritmos de optimización es_ES
dc.subject Redes Neuronales es_ES
dc.subject CFD es_ES
dc.subject.classification MAQUINAS Y MOTORES TERMICOS es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería Aeroespacial-Grau en Enginyeria Aeroespacial es_ES
dc.title Estudio y evaluación del algoritmo PSO acoplado a un modelo de inteligencia artificial para la optimización de un motor de encendido por compresión es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Máquinas y Motores Térmicos - Departament de Màquines i Motors Tèrmics es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingeniería del Diseño - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria del Disseny es_ES
dc.description.bibliographicCitation Muñoz Navarro, N. (2021). Estudio y evaluación del algoritmo PSO acoplado a un modelo de inteligencia artificial para la optimización de un motor de encendido por compresión. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/172252 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\142308 es_ES


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