Для создания математических моделей сложных технических объектов наиболее предпочтительным является подход, использующий аппроксимацию экспериментальных данных. В качестве инструмента аппроксимации целесообразно применять системы интеллектуального анализа данных, в частности, системы нечёткого вывода и искусственные нейронные сети (ИНС). Представлены результаты применения ИНС прямого распространения для построения математической модели двигателя внутреннего сгорания. Математическая модель создана путём аппроксимации следующих исходных данных: скоростных характеристик двигателя внутреннего сгорания, показателей экономичности и токсичности отработавших газов. В процессе вычислительных экспериментов исследована зависимость ошибки аппроксимации характеристик двигателя от структуры и параметров модели. Созданная модель позволяет в дальнейшем решать задачи анализа и оптимизации рабочих процессов двигателя на задаваемых тягово-скоростных режимах транспортных средств.

The most preferable approach to develop mathematical models of complex technical objects is based on experimental data approximation. It is reasonable to use data mining systems, in particular, fuzzy inference systems and artificial neural networks (ANN) as an approximation tool. The article presents the results of applying a feedforward ANN to developing a mathematical model of an internal combustion engine. The mathematical model is developed through approximating the following basic data: internal combustion engine speed characteristics, efficiency and exhaust toxicity indicators. During computing experiments, the approximation error of the engine characteristics versus the model structure and parameters has been investigated. The developed model allows to solve further problems connected with analysis.

Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Информатика. Телекоммуникации. Управление = St. Petersburg state polytechnical university journal. Computer science. Telecommunications and control systems: научное издание. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2008-. № 4 (252). — Электрон. текстовые дан. (1 файл : 12,3 МБ). — Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. — Загл. с титул. экрана. — Электронная версия печатной публикации. — Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование). — Текстовый документ. — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/j17-131.pdf>.