基于LM算法的棒束通道内空泡份额预测模型研究

应用Anklam T M和Byong-Jo Y的实验数据成功构建了基于LM算法优化的人工神经网络(ANN),用训练成功的ANN对棒束通道内的空泡份额进行预测,并得出了新的空泡份额预测关系式,其预测的均方根误差为7.80%。将ANN的预测结果与Cunningham J P and Yeh H C模型、Kamei A模型、Paranjape S模型的预测结果进行对比,结果表明:ANN的预测结果优于Cunningham J P and Yeh H C模型、Paranjape S模型的预测结果,与Kamei A模型的预测结果相近。通过输入变量对输出变量影响的敏感性分析,发现测点轴向距离与当量直径之比Z/DH、质量流密度G、加热棒束的热流密度q对棒束内空泡份额有很大的影响。