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应用改进的BP神经网络算法对过渡区内流量变化下的蒸汽管路摩阻系数进行了预测,解决了因蒸汽流量变化而使得摩阻系数值计算过程复杂繁琐、效率低下的问题。实例表明,该方法得到的仿真值与Colebrook方程计算值符合较好,所产生的误差平均水平能够满足工程计算的精度要求。
基于神经网络的变流量管路摩阻系数计算
【摘 要】
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应用改进的BP神经网络算法对过渡区内流量变化下的蒸汽管路摩阻系数进行了预测,解决了因蒸汽流量变化而使得摩阻系数值计算过程复杂繁琐、效率低下的问题。实例表明,该方法得
【机 构】
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海军工程大学船舶与动力学院
【出 处】
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计算机与数字工程
【发表日期】
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2010年10期
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