基于神经网络的柴油机燃用柴油与F-T柴油混合燃料的性能预测研究的任务书任务书任务名称：基于神经网络的柴油机燃用柴油与F-T柴油混合燃料的性能预测研究任务背景：随着日益增长的交通量和空气污染问题的日益加剧，燃油的稀缺性和环境问题日益凸显。因此，寻找一种可替代的环保燃料变得越来越迫切。其中，合成柴油（F-T柴油）作为新型燃料具有广阔的发展前景。F-T柴油燃料的燃烧产物比传统柴油热值低，粘度低，由于它不包含硫，因此在燃料中不会产生SOx，肺癌等致癌物质及其它有害物质，从而对环境产生极小影响。但是，由于其燃烧特性的差异，F-T柴油燃料对柴油发动机的性能有一定的影响。因此，如何预测柴油机在不同混合比例下的性能变化，对于研究F-T柴油的性能及其在适应柴油机等领域应用中的发展至关重要。任务内容：本任务拟采用神经网络模型，针对不同混合比例下的柴油机燃用柴油与F-T柴油混合燃料的性能进行预测研究。具体任务内容如下：1.调查柴油机燃用柴油与F-T柴油混合燃料的相关文献，了解其性能变化与混合比例的关系，准备相关数据集。2.使用MATLAB等神经网络工具进行建模，对数据集进行分析和处理，并实现训练、测试和验证的主要步骤。3.设计并进行实验室测试，根据预处理数据建立测试系统，进行数据采集和处理，验证神经网络模型的可靠性和准确性。4.对比分析神经网络模型与其他模型的预测性能，以验证其优越性。5.分析实验结果，探讨柴油机燃用柴油与F-T柴油混合燃料的性能变化规律，总结研究成果。任务要求：1.准确把握任务目标，掌握任务流程和方法，能够独立完成任务设计和实验操作。2.阅读文献，收集、整理相关资料，准备数据集。3.具备MATLAB等神经网络工具的能力，能够独立完成模型建立及数据分析处理等基本工作。4.具备实验操作经验，独立设计实验方案、采集数据、处理结果等基本技能。5.具备数据处理、分析和撰写报告的能力，能够准确表达研究成果。6.认真遵守实验室的工作规程和安全操作规范，做好相关防护措施，保证实验室安全。任务排期：任务周期：3个月任务阶段：数据收集、模型建立、实验测试、结果分析、报告撰写。任务要求及完成时间：阶段任务时间要求数据收集第1-2周模型建立第3-4周实验测试第5-8周结果分析第9-10周报告撰写第11-12周任务预算：本任务的预算主要包括材料费、设备费和管理费等。其中材料费主要用于购买实验所需的柴油等燃料材料，设备费主要涵盖使用设备的费用，管理费主要用于实验室管理等支出。任务评估：以报告质量和实验结果为主要评估依据，评估任务完成情况，对实验室正常运行产生的费用予以补偿。完成任务的成果将作为论文或专著的研究依据。