基于BP神经网络的不凝性气体对脉动热管传热影响的分析

摘要：

不凝性气体的存在会影响脉动热管的传热性能.本文以去离子水和聚丙烯酰胺(PAM)溶液为工质,搭建了脉动热管半可视化传热性能实验系统,研究了不凝性气体的存在对脉动热管传热特性和运行特性的影响;通过建立BP神经网络模型,在不同不凝性气体压力条件下,对脉动热管传热热阻做出了回归预测,并进行了验证.结果表明:不凝性气体的存在会恶化脉动热管的传热性能.随着加热功率的增加,在不同不凝性气体分压力条件下的热阻呈现下降趋势.而随着不凝性气体分压力的增大,工质的蒸发段平均温度明显增大.通过BP神经网络可以对不同不凝气体分压力下脉动热管热阻作出可靠的回归预测,可为脉动热管运行状态的优劣提供判定思路.

关键词：脉动热管、不凝气体、神经网络、蒸发温度、回归预测

所属期刊栏目：39

分类号：TK172.4;TK124(热力工程、热机)

资助基金：国家自然科学基金;北京市自然科学基金;北京青年拔尖人才计划

在线出版日期：2020-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：2574-2582