摘要
发动机燃烧放热率是表征发动机燃烧过程的重要参数，准确预测燃烧放热率对于提高发动机热效率、降低排放具有重要意义。
传统的放热率预测模型通常依赖于简化的物理模型或经验公式，难以准确描述复杂的燃烧过程。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种强大的非线性映射工具，在发动机燃烧放热率预测方面展现出巨大潜力。
本文首先介绍了发动机燃烧放热率的概念及意义，以及传统预测方法的局限性；接着重点综述了神经网络在发动机燃烧放热率预测中的应用现状，包括不同神经网络结构的特点、优缺点以及适用场景；最后对该领域未来的发展方向进行了展望。
关键词：发动机；燃烧放热率；神经网络；预测；深度学习
燃烧放热率是指单位时间内燃料燃烧所释放的热量，是发动机燃烧过程中的一个重要参数。
它直接影响发动机的功率、扭矩、燃油经济性和排放性能。
准确预测燃烧放热率对于优化发动机设计、提高燃烧效率、降低排放具有重要意义。
传统的燃烧放热率预测方法主要依赖于建立在理想假设基础上的物理模型或经验公式。
然而，发动机燃烧是一个复杂的物理化学过程，受到燃料性质、进气条件、燃烧室几何形状等多种因素的影响，传统的预测方法难以准确描述这种复杂关系，预测精度有限。
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