Impact prediction model of acetone at various ignition advance by artificial neural network and response surface methodology techniques for spark ignition engine | Science and Technology for Energy Transition (STET)

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Volume 77 (2022)

Sci. Tech. Energ. Transition, 77 (2022) 7

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Table 10

Difference of test, ANN and RSM findings for CO₂, NO_x, and O₂ emission.

Trial No.	Input			Responses
	Input			CO₂ (%)					NO_x (ppm)					O₂ (%)
	Engine speed	Acetone ratio	Ignition advance	Test	ANN	RSM	% Error/ANN	% Error/RSM	Test	ANN	RSM	% Error/ANN	% Error/RSM	Test	ANN	RSM	% Error/ANN	% Error/RSM
1	1200	0	10	12.12	12.40	12.09	2.270	0.231	352	322.0	300.6	8.518	14.614	2.70	3.10	2.62	14.815	3.000
2	1800	0	10	15.23	15.08	15.15	1.011	0.512	1250	1556.7	1273.2	24.534	1.853	1.06	1.10	1.22	3.765	15.283
3	1200	0	14	12.23	12.22	12.12	0.116	0.884	346	356.0	370.2	2.882	6.983	1.39	1.33	1.28	4.532	8.140
4	1500	0	14	13.15	13.08	13.10	0.555	0.381	590	610.5	653.9	3.475	10.836	2.71	2.76	2.45	1.956	9.651
5	1800	0	14	15.09	15.06	15.16	0.167	0.450	1273	1173.1	1158.9	7.850	8.962	1.17	1.30	1.17	10.720	0.068
6	1500	0	18	13.06	13.40	13.31	2.575	1.918	588	747.7	640.6	27.166	8.940	2.61	2.67	2.72	2.299	4.123
7	1800	0	18	15.98	15.80	15.36	1.137	3.902	1080	1068.0	1053.6	1.109	2.441	1.22	1.27	1.37	4.099	12.492
8	1500	5	10	13.78	13.80	13.36	0.153	3.022	826	583.0	773.3	29.421	6.386	2.35	2.37	2.31	1.000	1.734
9	1800	5	10	15.03	15.24	15.13	1.399	0.639	1252	1283.6	1363.0	2.524	8.863	1.12	1.49	1.38	33.078	23.482
10	1200	5	14	12.64	12.70	12.63	0.488	0.042	469	474.8	453.8	1.241	3.249	2.59	2.68	2.48	3.436	4.154
11	1500	5	14	13.63	13.55	13.31	0.587	2.383	740	731.3	730.3	1.173	1.307	2.84	3.07	2.71	7.994	4.437
12	1200	5	18	12.96	12.88	12.78	0.615	1.381	551	540.8	511.7	1.844	7.129	2.78	2.71	2.84	2.662	2.324
13	1500	5	18	13.33	13.39	13.44	0.450	0.822	711	720.8	696.4	1.378	2.058	2.81	3.10	2.50	10.184	11.130
14	1800	5	18	15.01	15.58	15.18	3.820	1.120	1105	1108.7	1102.2	0.361	0.227	1.22	1.07	1.21	12.188	0.652
15	1200	10	10	13.00	12.83	13.14	1.322	1.069	529	536.0	546.0	1.326	3.206	2.81	2.86	2.70	1.779	3.986
16	1800	10	10	15.18	15.13	14.97	0.300	1.390	1557	1553.9	1489.8	0.202	4.319	1.25	1.29	1.09	3.200	12.700
17	1200	10	14	13.06	13.07	13.02	0.099	0.333	486	327.5	574.4	32.616	18.181	2.64	2.68	2.61	1.667	1.311
18	1500	10	14	13.41	13.41	13.38	0.035	0.227	904	797.4	843.7	11.796	6.667	3.10	3.27	2.49	5.484	19.555
19	1200	10	18	13.23	13.17	13.09	0.479	1.083	654	790.5	611.7	20.868	6.465	2.86	2.81	2.70	1.888	5.509
20	1800	10	18	15.04	15.06	14.87	0.140	1.139	1140	1140.0	1187.8	0.002	4.196	1.24	1.29	1.47	4.858	19.368

Overall error (%)							0.886	1.146				9.014	6.344				6.580	8.155

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