小型制冷压缩机热力计算神 网络方法的改进!.pdfVIP

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第 卷第 期 机 械 工 程 学 报 37 1 Vol.37 No.1 2001年 1月 CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING Jan. 2001 =============================================================== 小型制冷压缩机热力计算神经网络方法的改进 * 张春路 丁国良 李 灏 (上海交通大学动力与能源工程学院 上海 ) 200030 摘要 由于制冷压缩机热力计算神经网络方法存在不足,所以在充分考虑传统制冷压缩机热力计算模型的物理特 征后,提出改进的神经网络方法。新方法中的多层前向神经网络输入参数少、网络结构紧凑,输入、输出参数无需 规范化和反规范化。通过对多种小型制冷压缩机进行的实例计算表明改进后的方法效果很好。 叙词: 制冷压缩机 热力计算 人工神经网络 中图分类号: TH45 TB652 缩机热力计算,减少了数据回归和预测计算过程的 0 前言 步骤。 小型制冷压缩机热力性能的计算方法尽管已经 1 基本原理 [ ] 比较成熟 1~3 ,但是对于形式繁多的制冷压缩机, 一直缺乏一种具有 良好通用性的方法。这是因为传 制冷压缩机热力计算需确定 个物理量:容积 3 统方法对于压缩机容积效率、电效率等的回归必须 输气量 V 、输入功率 P 和排气温度 T 。基本 com com d 基于一定的关联式形式,但是对于不同的制冷压缩 的传统热力计算模型由式()、()和()构成: 1 2 3 机,关联式的形式可能不同,这就需要花费较多精力 · () V Eλ V 1 com v th 去寻找合适的回归关联式。相比之下,多层前向神 k-1 λ k p k 经网络是一种无模型的万能逼近器,可以通过对样 v d () P E V p ( ) -1 2 com th s [ ] k

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