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临界热流密度的人工神经网络预测法 被引量:2
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作者 武俊梅 苏光辉 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期41-44,共4页
本文成功地训练了3种用于预测临界热流密度(CHF)的人工神经网络,其输入参数分别是系统压力、质量流速、平衡含汽量;其输出参数是CHF。通过人工神经网络,分析了压力、流量、热平衡含汽量和进口过冷度对CHF的影响,且成功地将人工神经网络... 本文成功地训练了3种用于预测临界热流密度(CHF)的人工神经网络,其输入参数分别是系统压力、质量流速、平衡含汽量;其输出参数是CHF。通过人工神经网络,分析了压力、流量、热平衡含汽量和进口过冷度对CHF的影响,且成功地将人工神经网络应用于CHF的预测中,预测结果与实验值符合很好。分析结果表明:人工神经网络训练的3种类型中,类型II的预测精度最高,可达±10%。 展开更多
关键词 临界热流密度 人工神经网络 压力 流速 热平衡含汽量
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