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神经网络在CHF预测中的应用
引用本文:单建强,黄彦平.神经网络在CHF预测中的应用[J].核动力工程,1999,20(2):182-185.
作者姓名:单建强  黄彦平
作者单位:[1]西安交通大学 [2]中国核动力研究设计院
基金项目:空泡物理与自然循环重点实验室基金
摘    要:利用人工神经网络理论对均匀加热垂直上升圆管内的临界热流密度(CHF)进行预测和参数趋势分析。本研究采用局部条件假设,并选用Croenevld的CHF查询表数据为本文神经网络训练的样本,采用训练成功的网络预测CHF值可以得到比常规方法更好的效果,其均方差为14.9%。

关 键 词:神经网络  临界热流密度  参数趋势分析  反应堆

Application of Artificial Neural Networks in Critical Heat Flux Prediction
Abstract:The critical heat flux (CHF) are predicted and its parametric trends are analyzed by applyinartificial neural networks (ANNs) to the CHF data base of upward flow water in uniformly heated vertical round tubes.The prediction and analysis are based on the local conditins hypotesis.Groeneveld's CHF Look_up Table is used to train the ANNs,and the trained ANN predicts the CHF better than any other conventional correlations method,with root mean square (RMS) error of 14%.
Keywords:Artificial neural network  Critical heat flux  parametric trends analysis  
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