热虹吸管振荡传热的神经网络动态建模

摘要：

在实验研究的基础上,采用人工神经网络(ANN)方法建立动态模型预测热虹吸管的传热特性.研究表明,采用径向基函数(RBF)网络可以高精度逼近热虹吸管周期振荡传热特性,从而预测热虹吸管传热时间序列特性.和采用多种算法训练的多层感知器(MLP)网络比较,RBF网络具有明显的优越性.用神经网络方法建立动态模型的方法可以推广到各种热管的传热特性的描述、预测和控制等研究中.

关键词： 人工神经网络 热虹吸管 振荡特性 RBF网络 动态模型 振荡传热 传热特性 热管

作者: 陈彦泽 喻建良 丁信伟

作者单位: 大连理工大学化工学院(辽宁大连);石油大学机电工程学院(山东东营) 大连理工大学化工学院(辽宁大连)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国工程热物理学会传热传质学学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 959-964

在线出版日期: 2003-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）