临界热流密度的人工神经网络预测法

• 作者: 武俊梅 苏光辉
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 临界热流密度 人工神经网络 压力 质量流速 热平衡含汽量
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 热工与水力
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TL33|TL362.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-0926.2007.01.010

摘要

本文成功地训练了3种用于预测临界热流密度(CHF)的人工神经网络,其输入参数分别是系统压力、质量流速、平衡含汽量;其输出参数是CHF.通过人工神经网络,分析了压力、流量、热平衡含汽量和进口过冷度对CHF的影响,且成功地将人工神经网络应用于CHF的预测中,预测结果与实验值符合很好.分析结果表明:人工神经网络训练的3种类型中,类型Ⅱ的预测精度最高,可达±10%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏光辉	西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室	176	810	13.0	21.0
2	武俊梅	西安工程大学环化学院	30	419	13.0	20.0