为了提高翅片管式冷凝器仿真精度和计算速度,提出了含基本数学模型与两个神经网络的复合冷凝器模型.基本数学模型采用分区集中参数模型,简化用神经网络用以反映分区集中参数模型与分布参数模型间的非线性关系,精度改进用神经网络通过分析比较模型与实验值的差别,提高复合模型的精度.实际应用表明,复合模型的计算速度比分布参数模型有两个数量级的提高,计算精度得到改善.
参考文献
[1] | Shah M M .A General Correlation for Heat Transfer During Film Condensation Inside Pipes[J].International Journal of Heat and Mass Transfer,1979,22(04):547-556. |
[2] | 李妩;陶文铨;康海军 等.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(01):81-86. |
[3] | DING Guoliang,ZHANG Chunlu,ZHAN Tao,LI Hao.Compound fuzzy model for thermal performance of refrigeration compressors[J].科学通报(英文版),2000(14):1319-1321. |
[4] | Ding Guoliang,Li Hao,Zhang Chunlu.STUDY ON THERMODYNAMIC MODEL OF A COMPRESSOR WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS[J].机械工程学报(英文版),1999(01):23-26. |
[5] | 丁国良.神经网络在空调器仿真中的应用研究[J].制冷学报,1999(02):31. |
[6] | 丁国良.制冷空调装置智能仿真方法研究初探[J].制冷学报,1998(02):10. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分:
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%