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煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型 被引量:5

AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL ON CORRELATION BETWEEN THE HETEROGENEOUS IGNITION TEMPERATURES OF COAL CHAR PARTICLES AND COALS
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摘要 该文利用人工神经网络的非线性动力学特性及自学习特性,建立了煤焦非均相着火温度与煤种关系的神经网络模型;并对此模型进行了检验.结果表明,此模型能根据煤的工业分析数据准确地预报任何煤种的煤焦非均相着火温度. Taking advantage of the nonlinear dynamics characteristics and self-learning characteristics f artificial neural network, an artificial neural network model on correlation betaween the heterogeneous ignition temperatures of coal char particles and coals is presented and verified in this paper. The results show that the model can predict heterogeneous ignition temperatures of coal char particles bassed on the values of coal proximate analysis accurately.
机构地区 华中理工大学
出处 《应用科学学报》 CAS CSCD 1997年第2期211-216,共6页 Journal of Applied Sciences
基金 国家教委<跨世纪优秀人才计划>资助
关键词 煤焦 着火温度 神经网络 种类 燃烧 coal char, ignition temperature, artificial neural network
  • 相关文献

参考文献6

  • 1葛阳,燃烧科学与技术,1995年,2期
  • 2傅维镳,动力工程,1993年,13卷,3期,34页
  • 3傅维镳,Combust Flame,1992年,88卷,413页
  • 4杨行峻,人工神经网络,1992年
  • 5孙学信,煤粉燃烧物理化学基础,1991年
  • 6陈建原,博士学位论文,1989年

同被引文献23

引证文献5

二级引证文献98

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