人工神经网络在预测流动沸腾曲线中的应用
Prediction of Flow Boiling Curves Based on Artificial Neural Network作者机构：西安工程大学环境与化学工程学院陕西西安710048 西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室陕西西安710049
出 版 物：《原子能科学技术》 (Atomic Energy Science and Technology)
年 卷 期：2007年第41卷第3期
页 面：315-320页
核心收录：
学科分类：08[工学] 082701[工学-核能科学与工程] 0827[工学-核科学与技术]
基 金：陕西省自然科学基金资助项目(2003E217) 教育部留学归国人员基金资助项目(03回国基金05)
主 题：人工神经网络 流动沸腾曲线 压力 质量流速 进口欠热度
摘 要：选用20世纪60年代以来的实验数据,应用人工神经网络分析入口欠热度、质量流速、压力等主要参数对沸腾曲线的影响。在整个传热区内,热流密度随入口欠热度的增加而增大;在过渡沸腾和膜态沸腾区,热流密度随质量流速的增加而增加;压力起重要的作用,除膜态沸腾区外,增加压力能强化传热。除泡核沸腾外,稳态和瞬态的流动沸腾曲线的差异很小。
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