基于BP神经网络的闭塔换热管壁污垢热阻预测

发布时间：2023-04-17 03:54

　　为预测闭式蒸发冷却塔中换热管外壁的污垢热阻,搭建了一个模拟闭式冷却塔运行的喷淋水系统。喷淋水流量为4 t/h,水温为32～35℃。换热管热阻传感器的壁温采用电加热调控,加热功率为32 W,管壁温度为37～42℃。根据管内外温差计算与污垢相关的热阻,利用BP神经网络处理试验数据,输入参数为运行时间、换热管外壁温度、喷淋水的温度、pH值及电导率。网络采用3层结构,隐含层神经元数为3个,迭代次数为30 000次。污垢热阻的预测相关系数、平均相对误差和均方根误差,分别为0.995 21,2.011 72%和4.424×10^-5 W/(m²·K),表明BP神经网络对污垢热阻的预测较准确。

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【文章目录】：
引 言
1 试验台及试件
2 BP神经网络建模
    2.1 网络原理与参数
    2.2 网络性能指标
    2.3 网络训练与优化
3 结果与分析
4 结 论



本文编号：3792515