Εξελικτικά μοντέλα Διαφορικών Εξισώσεων που προκύπτουν από εμπειρική πληροφορία και προσεγγίσεις νευρωνικών δικτύων, με εφαρμογές στη βιομηχανία αυτοκινήτων
Creators: name: Αντωνίου, Βασίλειος Πέτρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Διαφορικές Εξισώσεις
Νευρωνικά Δίκτυα
Βιομηχανία Αυτοκινήτων
Differential Equations
Neural Networks
Automotive Industry

description: Στόχος είναι αρχικά να µελετηθεί η λειτουργία του κινητήρα αυτοκινήτου σε συνθήκες αδράνειας και να βελτιστοποιηθεί η λειτουργία του κάτω από αυτές τις συνθήκες. Από διάφορες έρευνες έχει διαπιστωθεί ότι ο κινητήρας αυτοκινήτου λειτουργεί πολύ µακριά από τη βέλτιστη περιοχή λειτουργίας του όταν βρίσκεται σε αδράνεια. Οι συνθήκες αδράνειας αποτελούν µια εξαιρετικά µη γραµµική, ως προς τον χρόνο, µεταβαλλόµενη διαδικασία που επηρεάζεται από τα ηλεκτρικά ϕορτία, τη µετατόπιση από το ουδέτερο σε κίνηση σε αυτόµατα κιβώτια ταχυτήτων και άλλες περιοδικές ή τυχαίες διαταραχές. Η ϱύθµιση του ελέγχου του κινητήρα µε τη χρήση ϕυσικής µοντελοποίησης και του παραδοσιακού προσαρµοστικού ελέγχου είναι ένα δύσκολο πρόβληµα, επειδή υπάρχει ένας αριθµός άγνωστων µεταβλητών στο ϕυσικό µοντέλο και λόγω των τυχαίων διαταραχών. Αυτή ακριβώς είναι µια κατάσταση όπου ο έλεγχος µέσω νευρωνικών δικτύων ϑα µπορούσε να προσφέρει µια εναλλακτική και πιο αποτελεσµατική προσέγγιση. Μάλιστα, ο Lee A. Feldkamp από την Ford Motor Company περιέγραψε την αρχιτεκτονική νευρωνικών δικτύων µε ελέγχους και στη συνέχεια παρουσίασε αποτελέσµατα, που προέκυψαν από κοινού µε τους G.V. Puskorius, L. I. Davis, Jr. και F. Yuan, από την Ford Motor Company, σχετικά µε το πρόβληµα του ελέγχου της ταχύτητας σε συνθήκες αδράνειας, και περιέγραψε άλυτα ερωτήµατα. Το δεύτερο κοµµάτι της εργασίας έχει ως στόχο να παρουσιάσει αλγορίθµους που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα και που µπορούν να χρησιµοποιηθούν έτσι ώστε ένα όχηµα να είναι αυτόνοµο. Σκοπός αυτού του κοµµατιού είναι να δείξει ότι πλέον µε την χρήση αλγορίθµων που στηρίζονται σε νευρωνικά δίκτυα όχι µόνο µπορεί να βελτιστοποιηθεί η λειτουργία του κινητήρα σε συνθήκες αδράνειας αλλά και να µπορέσει ένα όχηµα να είναι αυτόνοµο.
description: The aim of the thesis is at first to study the operation of the car engine under idling conditions and to optimize its operation under these conditions. Control of automobile engine operating under idle conditions, must operate far away from its optimal region of operation. The idling is highly nonlinear time-varying process influenced by electric loads, shifting from neutral to drive in automatic transmissions, and other periodic or random disturbances. Regulating the engine control by using physical modeling and traditional adaptive control is a difficult problem, because there are a number of unknown variables in the physical model, and because of random disturbances. This is precisely a situation where neural network control might offer an alternate and more effective approach. Indeed, Lee A. Feldkamp from Ford Motor Company described neural network architecture with controls. He then presented results, obtained jointly with G.V. Puskorius, L. I. Davis, Jr. and F. Yuan, from Ford Motor Company, on the idle-speed control problem, and outlined unresolved questions. The second part of the thesis aims to present algorithms based on neural networks that can be used so that a vehicle can be autonomous. The purpose of this section is to show that now with the use of neural network-based algorithms allows both the optimization of the operation of the engine under idling conditions and the autonomy of a vehicle.