Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The present study explores the potential of artificial neural network to predict the performance and exhaust emissions of an existing single cylinder four-stroke CRDI engine under varying CNG and EGR strategies. Based on the experimental data an ANN model is developed to predict performance and emission parameters of the experimental engine. The study was carried out with 70% of total experimental data selected for training the neural network, 15% for the network's cross-validation and remaining 15% data has been used for testing the performance of the trained network. The developed ANN models were capable of predicting the performance and emissions of the experimental engine with excellent agreement.