临界热流密度的人工神经网络预测法

摘要：

本文成功地训练了3种用于预测临界热流密度(CHF)的人工神经网络,其输入参数分别是系统压力、质量流速、平衡含汽量;其输出参数是CHF.通过人工神经网络,分析了压力、流量、热平衡含汽量和进口过冷度对CHF的影响,且成功地将人工神经网络应用于CHF的预测中,预测结果与实验值符合很好.分析结果表明:人工神经网络训练的3种类型中,类型Ⅱ的预测精度最高,可达±10%.

关键词：临界热流密度、人工神经网络、压力、质量流速、热平衡含汽量

所属期刊栏目：28

分类号：TL33;TL362.1(核反应堆工程)

资助基金：陕西省自然科学基金2003E217;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2007-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44