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基于人工神经网络的蒸发器两相区制冷剂质量计算模型 被引量:1

Calculation Model of Refrigerant Quantity in Two-Phase Region of Evaporator Based on Artificial Neural Network
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摘要 利用人工神经网络的非线性特征和自学习功能对蒸发器两相区制冷剂计算的分布参数模型进行简化,得到相应的神经网络模型。验证结果表明,神经网络模型与分布参数模型精度相当,计算速度快了一个数量级。 Obtains the corresponding neural network model by simplifying the distributed parameter calculation model of refrigerant quantity in two-phase region of evaporator using the nonlinear characteristic and self-learning ability of artificial neural network. The test indicates the neural network model has similar precise with the distributed parameter model and the computation speed of the former is one order of magnitude higher than that of the latter.
作者 赵永标
出处 《现代计算机》 2009年第9期11-13,共3页 Modern Computer
关键词 制冷仿真 神经网络 蒸发器 充注量 Refrigeration System Simulation Neural Network Evaporator, Charging Quantity
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Wang H ,Touber S. Distributed and Non-Steady-State Modeling of an Air Cooler[J].Int J Refrig, 1991,14(2) :98- 111.
  • 2刘皓.结合人工神经网络的空调器稳态仿真研究.硕士论文.上海:上海交通大学动力与能源工程学院,2000:35-36.
  • 3李妩,陶文铨,康海军,李惠珍,辛荣昌.整体式翅片管换热器传热和阻力性能的试验研究[J].机械工程学报,1997,33(1):81-86. 被引量:72

二级参考文献4

共引文献71

同被引文献4

引证文献1

二级引证文献1

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