基于BP神经网络的螺旋管临界热负荷研究
对螺旋管换热器管内传热恶化的研究，可以防止蒸汽发生器或传热器设备出现危险工况、优化参数设计、维持高效运行。影响CHF的参数既有宏观参数又有微观参数，单一方面很难完整的描述CHF发生机理。目前的实验数据主要体现着CHF宏观参数而缺省微观参数。为了能够将已知实验数据向未知领域进行扩展，作者应用人工神经网络(ANN)理论到CHF实验数据处理中，采用了BP网络结构和LM算法，通过大量计算获得了隐含层神经元个数对CHF预测精度的影响，并利用CHF预测模型分析了CHF参数趋势。该模型压力范围6.5~21MPa，质量流速范围500~1800kg·m-2·s-1。
干涸后传热 烧干长度 BP神经网络 螺旋管换热器 蒸汽发生器 网络结构 预测精度
张文斌 陈森林 李德标 郭烈锦
西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室,西安710049
国内会议
青岛
中文
2008-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）