池式沸腾和流动沸腾的人工神经网络研究

• 作者: 秋穗正 苏光辉 陈荣华
• 来源期刊: 核动力工程
• 关键词: 人工神经网络 热虹吸器 池式核态沸腾 临界热流密度
• 年，卷（期）: 2010,（z1）
• 页码范围: 49-52
• 分类号: TL333
• 语种: 中文

摘要

成功构建了2个分别用于预测同心圆管开式热虹吸器内自然循环临界热流密度(CHF)和池式核态沸腾换热系数的人工神经网络.其预测均方误差分别为16.43%和19.57%.用训练成功的人工神经网络分析了2种沸腾换热的影响因素,分析结果表明:热虹吸器内同心内管的出现使CHF增加,热虹吸器内的CHF随内管外径的增加先增加后减小.池式核态沸腾表面传热系数随压力的增加先呈线性增加,当压力接近临界压力时,增加速度增大.

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项流国家重点实验室核能系	176	810	13.0	21.0
2	秋穗正	西安交通大学动力工程多项流国家重点实验室核能系	171	777	13.0	19.0
3	陈荣华	西安交通大学动力工程多项流国家重点实验室核能系	8	22	3.0	4.0