基于ANN的太阳能集热器热特性仿真研究
基于ANN的太阳能集热器热特性仿真研究【摘要】:集热器出口气流温度及温升的影响因素很多,有些因素不可控制,且有交互作用,采用传统数学方法模拟较复杂。利用神经网络对集热器出口气流温升
【学位授予单位】:内蒙古农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TK513
【目录】:
- 摘要3-4
- Abstract4-8
- 1 引言8-13
- 1.1 太阳能的利用现状8-9
- 1.2 太阳集热器概述9-11
- 1.2.1 太阳集热器的定义9
- 1.2.2 太阳集热器的分类9
- 1.2.3 介绍几种主要集热器9-11
- 1.3 国内外太阳能集热器及仿真研究现状11-12
- 1.3.1 国外太阳能集热器及仿真研究现状11
- 1.3.2 国内太阳能集热器及仿真研究现状11-12
- 1.4 太阳能空气集热器热性能仿真研究存在的主要问题12
- 1.5 本课题研究主要内容12-13
- 2 太阳能集热器热性能试验研究13-20
- 2.1 试验设计13
- 2.2 试验装置13
- 2.3 试验指标、方案13-14
- 2.4 集热器热特性试验结果分析14-20
- 2.4.1 集热器材质和集热器热性能的关系14-16
- 2.4.2 集热器长度和集热器温升的关系16-17
- 2.4.3 集热器温升与气流速度间的关系17
- 2.4.4 分析集热器出口气流温度与太阳能辐射、环境温湿度的关系17-20
- 3 基于 BP 网络的太阳能集热器出口气流温升建模仿真研究20-31
- 3.1 BP 神经网络20-23
- 3.1.1 BP 神经元及 BP 网络模型20-22
- 3.1.2 BP 神经网络激励函数22
- 3.1.3 BP 神经网络的学习22
- 3.1.4 基于BP 神经网络的太阳能空气集热器出口气流温升建模仿真22-23
- 3.2 程序开发语言的选择及数据的预处理23-24
- 3.2.1 程序开发语言的选择23-24
- 3.2.2 数据的预处理24
- 3.3 评价网络模型性能的指标24-26
- 3.3.1 评价拟合检验的指标24-25
- 3.3.2 评价外推检验的指标25
- 3.3.3 BP 神经网络在集热器仿真中的运用可行性分析25-26
- 3.4 太阳能空气集热器热性能影响因素以及网络结构的确定26-29
- 3.4.1 影响集热器热性能主要指标及其影响因素26
- 3.4.2 BP 神经网络输入输出因子的选择26
- 3.4.3 激励函数的选择26-27
- 3.4.4 隐含层的选择27-28
- 3.4.5 隐含层节点数的选择28-29
- 3.5 BP 神经网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试29-31
- 3.5.1 模型的训练29
- 3.5.2 模型的检验29-31
- 4 利用改进BP 神经网络的集热器出口气流温升建模仿真31-38
- 4.1 基本 BP 网络的优缺点31
- 4.2 BP 算法的改进31-34
- 4.2.1 基于优化思想改进 BP 网络31-32
- 4.2.2 优化 BP 网络的拓扑结构32-33
- 4.2.3 基于标准 BP 的改进方案33-34
- 4.3 改进 BP 网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试34-37
- 4.3.1 L-M 优化算法的基本思想34
- 4.3.2 网络结构的确定及网络参数的选取34-35
- 4.3.3 模型的训练35
- 4.3.4 模型的检验35-37
- 4.4 两种集热器出口气流温升预测模型的仿真结果比较37-38
- 5 结论38-39
- 6 建议39-40
- 致谢40-41
- 参考文献41-43
- 附录43-45
- 作者简介45
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