基于BP神经网络方法的热管中冷器热工性能分析

• 作者: 俞小莉 陆国栋 颜卫国
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: BP神经网络 热管 中冷器 预测模型 传热特性
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1593-1599
• 分类号: TK414.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0438-1157.2011.06.018

摘要

基于BP神经网络建立了热管中冷器的传热性能和阻力性能预测模型,采用基于Levenberg Marquardt的trainlm训练算法,对热管中冷器的传热性能和阻力性能进行了预测,经试验数据的验证,预测值与试验值吻合较好,传热性能网络预测最大相对误差为8.0%,平均相对误差为3.5%,阻力性能网络预测最大相对误差为13.1%,平均相对误差为5.1%,说明该预测模型能较精确地预测热管中冷器的热工性能,用于指导工程设计.最后利用该预测模型对热管中冷器的结构参数进行优化,得到最佳设计参数,为热管中冷器的开发研究与应用提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞小莉	浙江大学能源工程学系	208	2283	26.0	35.0
2	颜卫国	浙江大学能源工程学系	2	13	2.0	2.0
6	陆国栋		13	110	5.0	10.0