首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

沿程水头损失系数研究的一种新方法
引用本文:谢国权,胡杰,戚蓝. 沿程水头损失系数研究的一种新方法[J]. 武汉大学学报(工学版), 2004, 37(6): 22-26
作者姓名:谢国权  胡杰  戚蓝
作者单位:1. 天津大学建筑工程学院,天津,300072;二滩水电开发有限责任公司,四川,成都,610021
2. 天津大学建筑工程学院,天津,300072
摘    要:采用神经网络(ANN)方法对沿程水头损失系数的影响因素进行了分析.以著名的尼古拉兹试验数据为基础,建立了相应的ANN模型.模型计算结果与试验数据以及经验公式的计算成果比较表明,利用ANN模型进行沿程水头损失系数影响因素评估有效和方便.计算实例表明,采用ANN方法计算沿程水头损失系数简单方便,计算精度高,工作量小,可操作性强,通用性好,工程适用性强.因此,以试验数据为基础建立的水力学体系,可以以ANN方法为新的分析与计算手段,进行新的发展.

关 键 词:沿程水头损失系数  影响因素  神经网络  经验公式
文章编号:1671-8844(2004)06-022-05
修稿时间:2004-05-11

A new method for studying friction factor of head loss
XIE Guo-quan. A new method for studying friction factor of head loss[J]. Engineering Journal of Wuhan University, 2004, 37(6): 22-26
Authors:XIE Guo-quan
Affiliation:XIE Guo-quan~
Abstract:Influential factors of friction factor of head loss are analyzed by adopting artificial neural network (ANN). An ANN model is established with data of famous Nikuradse-test. The calculation result that is compared with test data and empirical formula result, shows that it is convenient and effective to adopt ANN model to analyze the influential factors of friction factor of head loss. An example shows that it is convenient and accurate to calculate the friction factor with the ANN model and it can be used in engineering practice. Therefore, the hydraulic problems can be analyzed and developed by means of( ANN method.)
Keywords:friction factor of head loss  influential factor  artificial neural network(ANN)  empirical (formula)
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号