Descripción
Predicción y optimización de emisiores y consumo mediante redes neuronales en motores diesel
Resumen del libro
Esta obra ofrece una guía técnica y aplicada para la implementación de redes neuronales artificiales en el ámbito de los motores diésel. El lector descubrirá cómo estas herramientas de inteligencia computacional permiten predecir y optimizar parámetros críticos como las emisiones contaminantes y el consumo de combustible. Se trata de un recurso especializado que conecta la teoría de la combustión con técnicas modernas de modelado, proporcionando una metodología rigurosa para mejorar la eficiencia y reducir el impacto ambiental de estos motores.
¿De qué trata?
El libro se centra en la aplicación de redes neuronales como método de predicción y optimización en motores diésel. A través de un enfoque práctico y técnico, la autora desarrolla modelos capaces de anticipar el comportamiento del motor en términos de emisiones (como óxidos de nitrógeno o partículas) y consumo específico de combustible. La obra forma parte de la serie "Temas Avanzados en Motores de Combustión Interna" y busca llenar un vacío en la literatura técnica en español, presentando casos de estudio, algoritmos y procedimientos de validación que permiten al lector aplicar estas técnicas en entornos de investigación o ingeniería.
Temas principales
- Fundamentos de redes neuronales artificiales y su aplicación en motores de combustión interna.
- Modelado predictivo de emisiones contaminantes en motores diésel.
- Optimización del consumo de combustible mediante algoritmos de inteligencia computacional.
- Metodologías de entrenamiento, validación y ajuste de redes neuronales para datos experimentales.
- Estrategias para la reducción del impacto ambiental en sistemas de propulsión diésel.
¿Para quién está recomendado?
Este libro está dirigido a ingenieros mecánicos, investigadores en motores de combustión interna, estudiantes de posgrado en ingeniería automotriz o energética, y profesionales del sector del transporte que busquen herramientas avanzadas para la simulación y optimización de motores diésel. También es útil para especialistas en inteligencia artificial interesados en aplicaciones industriales concretas.
Qué aporta este libro
- Un marco metodológico claro para aplicar redes neuronales en la predicción de emisiones y consumo.
- Ejemplos prácticos y casos de estudio que facilitan la comprensión y replicación de los modelos.
- Una contribución actualizada a la literatura técnica en español sobre motores diésel y optimización computacional.
- Herramientas para reducir costes experimentales y acelerar procesos de diseño y calibración de motores.
Ficha técnica
- Autor: Hernández López, Leonor
- Editorial: Editorial Reverte
- Idioma: Español
- Tema: Motores y transmisión de fuerza
- Colección: Temas avanzados en motores de combustión
- Encuadernación: Bolsillo
- Número de páginas: 316
- Peso: 765 g
Valoración editorial
Se trata de una obra técnica de alto valor para profesionales e investigadores del sector de la automoción y la ingeniería de motores. La autora aborda con rigor la integración de redes neuronales en un campo tradicionalmente empírico, ofreciendo una alternativa eficiente para la predicción y optimización de parámetros clave. Su enfoque práctico y su pertenencia a una colección especializada la convierten en una referencia útil para quienes buscan aplicar métodos computacionales avanzados en motores diésel, especialmente en un contexto de creciente exigencia medioambiental.