Sinopsis

El objetivo de la seria de monografías Temas Avanzados en Motores de Combustión Interna es constituir una aportación a la literatura técnica en lengua castellana en este campo. Se ha intentado que el contenido de la serie sea un fiel reflejo de los últimos desarrollos científicos y tecnológicos en el campo de los motores térmicos, tanto en lo que se refiere a nuevos conceptos y desarrollos como a la mejor comprensión de los fenómenos básicos que determinan el funcionamiento del motor, bien mediante el uso de técnicas experimentales avanzadas, bien mediante el desarrollo y utilización de modelos. Las monografías se dirigen tanto a investigadores que trabajen en la Universidad o en la Industria, como a profesionales de la automoción.


La industria de los motores Diesel ha sufrido una importante revolución tecnológica durante las últimas décadas, tratando de conseguir tanto los límites de emisiones cada vez más restrictivos impuestos por las normativas, como las demandas del mercado de vehículos más rápidos, silenciosos e igualmente eficaces. El trabajo que se presenta en esta monografía se enmarca dentro de este escenario, combinando dos herramientas para la óptima calibración de motor: por una parte aplicando redes neuronales para la predicción de emisiones y consumo en motores Diesel, y por otra parte desarrollando técnicas de optimización para minimizar conjuntamente dichas magnitudes a partir de la modificación de los parámetros operativos de motor.






Índice

Introducción. Problemática de las emisiones en motores Diesel. Introducción a las Redes Neuronales Artificiales (RNA). Instalaciones y medidas experimentales. Desarrollo de RNA para la predicción de parámetros de motor. Optimización de prestaciones de motor. Reflexiones finales. Ajuste de la FO de optimización. Bibliografía.