Description: Biorąc pod uwagę obserwacje dotyczące nieodlącznych wlaściwości kompromisowych PM-NOx-BSFC zapewnianych przez CRDI przy zastosowaniu strategii CNG i EGR podczas eksperymentów, ustalono potencjalny punkt wyjścia do przeanalizowania pierwszego w swoim rodzaju podejścia optymalizacyjnego w celu zwiększenia potencjalu kompromisowego CNG i EGR poprzez ich jednoczesne zastosowanie w istniejącym silniku wysokoprężnym z ukladem wtrysku paliwa common rail. Jako zmienne kontrolne do badania optymalizacji wybrano FIP, EGR, CES i obciążenie silnika. Jako funkcję celu do optymalizacji przyjęto adaptacyjną funkcję merytoryczną (AMF), a do skorelowania funkcji celu z wybranymi zmiennymi kontrolnymi wykorzystano siec neuronową (ANN). Jako harmonogram DoE wybrano Latin-Hypercube, aby zapewnic początkową próbkę populacji dla sekwencji iteracji optymalizacji. Jako algorytm optymalizacji wybrano PSO ze względu na jego prostotę i wydajnośc w zapewnianiu zbieżności funkcji celu przy znacznie niższych kosztach obliczeniowych. Wbudowana konstrukcja funkcji celu AMF gwarantowala, że wszystkie takie optymalne wartości kompromisowe jednocześnie spelnialy oczekiwania norm EPA Tier 4 PM i NHC.
