基于遗传神经网络方法的流动不稳定起始点研究
利用遗传神经网络(GNN)方法分析窄矩形通道内流动不稳定起始点(OFI),并检测其热流密度随各个系统参数的变化.检测结果显示,GNN的预测结果与实验值符合良好,误差在士10%范围内.进一步通过GNN模型预测各个系统参数对OFI的影响.结果显示:OFI点的热流密度随着系统压力、入口过冷度、质量流速的增加而增大;系统压力对OFI点热流密度的影响小于质量流速的影响,小于入口过冷度的影响.
流动不稳定起始点、流动不稳定性、遗传神经网络
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TL33(核反应堆工程)
国家自然科学基金50976033;华北电力大学校内“211”基金X10011;中国核动力研究设计院中核核反应堆热工水力技术重点实验室基金9140C7101030905
2014-05-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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