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1基于神经网络方法预测翅片参数对车用中冷器性能的影响显示文摘鉴于翅片几何参数对换热器流动传热性能影响的典型非线性特性,采用人工神经网络技术对该问题的可行性进行了研究。利用风洞试验数据作为学习和测试样本,将翅片的高度、节距、扭幅和波长作为输入变量,分别建立了3层反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络,对其进行学习训练与优化后,用来预测波纹翅片几何参数变化对中冷器性能的影响。预测结果表明:BP神经网络预测平均误差在5.5%以内,满足工程实际需要,可以减少大量的试验工作量;而RBF神经网络预测误差非常大,完全不适用于该问题的研究,并对可能原因进行了分析。肖宝兰 俞小莉 韩松 陆国栋 夏立峰 2010内燃机工程2010,31,5:4
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