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基于ANN的太阳能集热器热特性仿真研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:14:43
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基于ANN的太阳能集热器热特性仿真研究【摘要】:集热器出口气流温度及温升的影响因素很多,有些因素不可控制,且有交互作用,采用传统数学方法模拟较复杂。利用神经网络对集热器出口气流温升

【摘要】:集热器出口气流温度及温升的影响因素很多,有些因素不可控制,且有交互作用,采用传统数学方法模拟较复杂。利用神经网络对集热器出口气流温升建立仿真模型有助于优化集热器参数,为高效集热器的设计提供一定参考依据。主要研究内容如下: (1)通过太阳能集热器热性能试验,分析了太阳能空气集热器出口气流温度与太阳辐射、环境温湿度及其变化量的关系,集热器吸热板表面温度与集热器长度、吸热板材质的关系,确定太阳能空气集热器出口气流温升的主要影响因素。 (2)利用BP神经网络建立集热器出口气流温升预测模型,得到拟合度为0.99019,最大绝对误差为8.2013%,平均绝对百分比误差为5.1126%。总而得出,所建立模型预测精度较高的结论,但在某些时刻预测误差比较大。 (3)因BP网络由于初始权值选则不当陷入局部极小点,速度慢的缺点,从而过早收敛,导致模型预测精度较低。引入改进BP网络模型进行建模,得到拟合度为0.9945,最大绝对误差为2.9245%,平均绝对百分比误差为1.9062%,结果表明,改进BP网络集热器出口气流温升模型,在试验条件范围内,实测值与模型预测值拟合较好,可以用改进BP网络模型较准确地预测集热器出口气流温升。 【关键词】:太阳能集热器 试验分析 BP神经网络 改进BP网络
【学位授予单位】:内蒙古农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TK513
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 1 引言8-13
  • 1.1 太阳能的利用现状8-9
  • 1.2 太阳集热器概述9-11
  • 1.2.1 太阳集热器的定义9
  • 1.2.2 太阳集热器的分类9
  • 1.2.3 介绍几种主要集热器9-11
  • 1.3 国内外太阳能集热器及仿真研究现状11-12
  • 1.3.1 国外太阳能集热器及仿真研究现状11
  • 1.3.2 国内太阳能集热器及仿真研究现状11-12
  • 1.4 太阳能空气集热器热性能仿真研究存在的主要问题12
  • 1.5 本课题研究主要内容12-13
  • 2 太阳能集热器热性能试验研究13-20
  • 2.1 试验设计13
  • 2.2 试验装置13
  • 2.3 试验指标、方案13-14
  • 2.4 集热器热特性试验结果分析14-20
  • 2.4.1 集热器材质和集热器热性能的关系14-16
  • 2.4.2 集热器长度和集热器温升的关系16-17
  • 2.4.3 集热器温升与气流速度间的关系17
  • 2.4.4 分析集热器出口气流温度与太阳能辐射、环境温湿度的关系17-20
  • 3 基于 BP 网络的太阳能集热器出口气流温升建模仿真研究20-31
  • 3.1 BP 神经网络20-23
  • 3.1.1 BP 神经元及 BP 网络模型20-22
  • 3.1.2 BP 神经网络激励函数22
  • 3.1.3 BP 神经网络的学习22
  • 3.1.4 基于BP 神经网络的太阳能空气集热器出口气流温升建模仿真22-23
  • 3.2 程序开发语言的选择及数据的预处理23-24
  • 3.2.1 程序开发语言的选择23-24
  • 3.2.2 数据的预处理24
  • 3.3 评价网络模型性能的指标24-26
  • 3.3.1 评价拟合检验的指标24-25
  • 3.3.2 评价外推检验的指标25
  • 3.3.3 BP 神经网络在集热器仿真中的运用可行性分析25-26
  • 3.4 太阳能空气集热器热性能影响因素以及网络结构的确定26-29
  • 3.4.1 影响集热器热性能主要指标及其影响因素26
  • 3.4.2 BP 神经网络输入输出因子的选择26
  • 3.4.3 激励函数的选择26-27
  • 3.4.4 隐含层的选择27-28
  • 3.4.5 隐含层节点数的选择28-29
  • 3.5 BP 神经网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试29-31
  • 3.5.1 模型的训练29
  • 3.5.2 模型的检验29-31
  • 4 利用改进BP 神经网络的集热器出口气流温升建模仿真31-38
  • 4.1 基本 BP 网络的优缺点31
  • 4.2 BP 算法的改进31-34
  • 4.2.1 基于优化思想改进 BP 网络31-32
  • 4.2.2 优化 BP 网络的拓扑结构32-33
  • 4.2.3 基于标准 BP 的改进方案33-34
  • 4.3 改进 BP 网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试34-37
  • 4.3.1 L-M 优化算法的基本思想34
  • 4.3.2 网络结构的确定及网络参数的选取34-35
  • 4.3.3 模型的训练35
  • 4.3.4 模型的检验35-37
  • 4.4 两种集热器出口气流温升预测模型的仿真结果比较37-38
  • 5 结论38-39
  • 6 建议39-40
  • 致谢40-41
  • 参考文献41-43
  • 附录43-45
  • 作者简介45


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