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题名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
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机构
西安工程大学环化学院
西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室
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出处
《核动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期41-44,共4页
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基金
陕西省自然科学基金(2003E217)
教育部留学归国人员基金(03)回国基金(05)
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文摘
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%。
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关键词
临界热流密度
人工神经网络
压力
质量流速
热平衡含汽量
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Keywords
Critical heat flux(CHF), Artificial neural ne.twork(ANN), Pressure, Mass flow rate, Thermal equilibrium quality
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分类号
TL33
[核科学技术—核技术及应用]
TL362.1
[核科学技术—核技术及应用]
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