金属填料蒸发型空调系统性能的预测模型
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TB657.5

基金项目:


Predictive Model of Performance of Metal-packed Evaporative Air Conditioning System
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对金属填料蒸发型空调系统内部传热传质过程的复杂性,利用人工神经网络的非线性映射功能、学习功能和记忆功能,通过对数据样本的学习,建立起描述金属填料蒸发型空调系统性能与其影响因素间关系的神经网络模型,再根据此模型来预测影响因素变化引起的蒸发型空调系统性能变化.利用试验数据对网络模型进行训练和验证,检验模型预测的准确性.结果表明:网络模型输出结果与实验数据比较吻合,相对误差大多在6%以内,证实该网络模型对金属填料蒸发型空调系统性能预测的可行性.

    Abstract:

    Based on characters of Artificial Neural Network(ANN) such as non-liner mapping,self-learning,the ANN model was set up to predict the relationship between effective factors and performance of metal-packed evaporative air conditioning system.In order to reflect the performance of the predictive model,experimental data were used to test and verify the model.The outcome of the ANN model is in good agreement with experimental data and relative difference is within 6 percent.So it is feasible to predict the performance of metal-packed evaporative air conditioning system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

牛润萍,由世俊,张欢.金属填料蒸发型空调系统性能的预测模型[J].重庆大学学报,2007,30(5):103-107.

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:2007-01-23
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码