基于神经网络的换热器翅片参数灵敏度分析

• 作者: 俞小莉 夏立峰 肖宝兰 陆国栋 韩松
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 翅片参数 热力性能 灵敏度分析
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 能源与机械工程
• 页码范围: 122-125,145
• 页数: 5页
• 分类号: TK402
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2011.01.020

摘要

为了探索将人工神经网络技术应用于翅片参数对换热器(HX)性能影响研究的可行性,建立2个结构不同的3层反向传播(BP)神经网络进行训练及优化.分别对流动阻力特性和传热特性进行性能预测,根据预测结果进行翅片参数的灵敏度分析.训练和测试样本数据来源于大量的风洞实验和数值仿真结果.经过优化后的预测传热和流动阻力的网络隐层神经元个数分别为2和6,隐层和输出层的传递函数分别为tansig和purelin函数,采用基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的训练函数.网络性能测试结果表明,人工神经网络以优越的非线性映射能力,能够很好地预测翅片参数变化对换热器性能的影响.翅片参数灵敏度分析结果与实践工程经验比较吻合.