基于BP神经网络的横流式蒸发冷凝器鼓泡式板片传热性能预测
摘要：为预测蒸发冷凝器中鼓泡式板片空气侧的复合换热系数，搭建了一个由2块鼓泡式板片组成的传热性能测试实验系统，在一定工况下通过调节电加热功率以保持板片壁温为60℃。实验期间环境条件变化范围为：大气压98.8～99.3 kPa,进口空气干球温度26～37℃,进口空气湿球温度23～32℃。可调节参数的范围为：喷淋水流量100～400 L/h,截面风速1.0～3.7 m/s,板片间距20～30 mm。计算了板片与空气间的复合换热系数。利用3层BP神经网络处理实验数据，输入参数为进口空气干球温度和湿球温度、喷淋水流量、截面风速及板片间距，输出参数为板片与空气间的复合换热系数。预测结果的相关系数为0.999 2,平均相对误差为0.355 94%,均方根误差为0.508 01 W/(m2·K),表明BP神经网络对蒸发冷凝器中鼓泡式板片空气侧复合换热系数的预测有较高的准确度。
关键词：蒸发冷凝器 鼓泡式板片 BP神经网络 传热性能 复合换热系数
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