基于神经网络的垂直地埋管换热量预测

发布时间：2019-05-29 10:55

【摘要】：在研究地埋管结构和物性对换热的影响时,往往难以整体考虑所有因素,该文采用人工神经网络模型预测地埋管换热器在一系列运行工况下的换热量。通过建立三维地埋管数值模型及实验验证,获取网络需要的训练数据和测试数据。以岩土导热系数、回填土导热系数、进水流量、地下水渗流速度、进水温度和钻孔深度为输入,换热量为输出,建立一个三层基于反向传播算法的神经网络BP模型,探讨不同的训练函数和隐含层节点数对网络精度的影响。通过实验和模拟检验表明,最优网络模型换热量预测值与检验值的相对误差最大为0.11,线性拟合度为0.894,具有较好的精度。
[Abstract]:When studying the influence of buried pipe structure and physical properties on heat transfer, it is often difficult to consider all the factors as a whole. In this paper, the artificial neural network model is used to predict the heat transfer of buried pipe heat exchanger under a series of operating conditions. Through the establishment of three-dimensional buried pipe numerical model and experimental verification, the training data and test data needed by the network are obtained. Taking the thermal conductivity of rock and soil, thermal conductivity of backfill, influent flow, groundwater seepage velocity, influent temperature and drilling depth as input and heat transfer as output, a three-layer neural network BP model based on back propagation algorithm is established. The influence of different training functions and the number of hidden layer nodes on the accuracy of the network is discussed. The experimental and simulation results show that the maximum relative error between the predicted value and the tested value of the optimal network model is 0.11, and the linear fitting degree is 0.894, which has good accuracy.
【作者单位】： 解放军理工大学军环教研中心;
【分类号】：TU83

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