【摘 要】
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基于BP神经网络建立了热管中冷器的传热性能和阻力性能预测模型,采用基于Levenberg Marquardt的trainlm训练算法,对热管中冷器的传热性能和阻力性能进行了预测,经试验数据的
【机 构】
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浙江大学能源工程学系,杭州银轮科技有限公司
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基于BP神经网络建立了热管中冷器的传热性能和阻力性能预测模型,采用基于Levenberg Marquardt的trainlm训练算法,对热管中冷器的传热性能和阻力性能进行了预测,经试验数据的验证,预测值与试验值吻合较好,传热性能网络预测最大相对误差为8.0%,平均相对误差为3.5%,阻力性能网络预测最大相对误差为13.1%,平均相对误差为5.1%,说明该预测模型能较精确地预测热管中冷器的热工性能,用于指导工程设计。最后利用该预测模型对热管中冷器的结构参数进行优化,得到最佳设计参数,为热管中冷器的开发研究与
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