基于BP神经网络方法的热管中冷器热工性能分析

作者：颜卫国; 俞小莉; 陆国栋

来源：化工学报, 2011, (06): 1593-1599.

• BP神经网络
• 热管
• 中冷器
• 预测模型
• 传热特性 BP neural network
• heat pipe
• intercooler
• prediction model
• heat transfer performance

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应用提供了依据。

• 单位
  杭州银轮科技有限公司; 浙江大学