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Tendo em conta as observações sobre as características inerentes de compensação PM-NOx-BSFC fornecidas pelo CRDI com estratégias de GNV e EGR durante a experimentação, estabelece-se assim um potencial pano de fundo para analisar uma abordagem de otimização inédita, com vista a promover o potencial de compensação do GNV e da EGR através da sua aplicação simultânea num motor diesel existente com sistema de injeção de combustível common rail. FIP, EGR, CES e carga do motor foram escolhidos como variáveis de controlo para o estudo de otimização. Uma Função de Mérito Adaptativa (AMF) foi constituída como a função objetivo a ser otimizada e ANN foi usada para correlacionar a função objetivo com as variáveis de controlo escolhidas, enquanto Latin-Hypercube foi escolhido como o agendador DoE para fornecer a amostra da população inicial para a sequência de iteração de otimização. O PSO foi escolhido como algoritmo de otimização devido à sua simplicidade e eficiência inerentes em produzir uma convergência garantida da função objetivo a um custo computacional significativamente menor. O design inerente da função objetivo AMF garantiu que todos esses valores de equilíbrio ótimos atendessem simultaneamente às expectativas das exigências da EPA Tier 4 PM e NHC.
