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目的 探究超疏水涂层各成分的含量对涂层水接触角和导热系数的影响,找到最优成分组合,使涂层水接触角和导热系数同时获得最大值。方法 根据设计的L25(55)正交试验,制作和测试涂层试样,借助Matlab软件建立结构为5-8-2的BP神经网络,通过正交试验结果训练和测试神经网络,得到涂层水接触角和导热系数的预测模型。调用训练好的预测模型,采用遗传算法对涂层各成分含量进行全局寻优。使用寻优得到的参数和调整后的参数进行试验,检验寻优计算结果。结果 BP神经网络预测模型水接触角的最大误差为0.061 98,导热系数的最大误差为0.065 77。基于遗传算法的优化结果,涂层成分(质量分数)为纳米SiO2 10.1%+TiO2 6.4%+碳粉5%+纳米石墨烯0.6%+MTES 1.8%时,涂层的水接触角达到164.24°,导热系数达到14.19W/(m·K),其误差分别为3.80%和2.31%。采用调整后的参数进行试验,测试得到涂层的水接触角为155.02°,导热系数为13.25 W/(m·K),其误差分别5.64%和5.58%。结论 通过BP神经网络预测模... 相似文献
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将螺纹管应用于高炉冷却壁,利用Fluent软件建立螺纹管冷却壁数学模型,通过数值模拟对螺纹结构进行了优化。建议螺纹管结构参数:肋条数4,肋高1 mm,肋宽5~7 mm,导程20~30 mm。与普通圆管冷却壁的对比研究表明:在冷却水流速为2 m/s工况下,螺纹管冷却壁热面最高温度下降5.6%,但水管进出口压差增长1.69倍;同等冷却效果下,螺纹管冷却壁可节省冷却水量55%;发生缺水事故时,螺纹管冷却壁热面最高温度下降22.4%,能有效降低缺水危害,保护冷却壁。 相似文献
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