基于BP神经网络的太阳能集热器热特性仿真的研究.pdfVIP

第33卷 第 1期 内 蒙 古 农 业 大 学 学 报 V01．33 No．1 2012年 1月 Jan．2012 Journal of Inner Mongoha Agricultural University 基于 BP神经网络的太阳能集热器热特性仿真研究 梅 荣，钱珊珠 ’， 刘 磊 (内蒙古农业大学机电工程学院，呼和浩特 010018) 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。本文分析了太阳能空气集热器出口气流温度与太阳辐射、环境温湿度的关系，确定了太阳能空气集热器出口 气流温升的主要影响因素。利用BP神经网络建立集热器 出口气流温升预测模型，在试验条件范围内，实测值与模 型预测值拟合较好，可以用BP网络模型较准确地预测集热器出口气流温升。 关键词： 神经网络；BP网络； 集热器热特性； 仿真建模 中图分类号：TP183；TKS13．1 文献标识码：A 文章编号：1009—3575(2012)Ol一0130—03 RESEARCH ONTHESIMULATION OFTHERMALCHARACTERlSTlC OFSOLAR COLLECTORS BASED ON BPNETWORK MEIRong， QIANShan—zhu ， LIULei (CollegeofMechanicalandEelctricalEngineering，InnerMongolia，AgriculturalUnivenity，Huhhot010018，China) Abstract： ThefactorsofsolarcollectorairflOWtemperatureandthetemperaturechangingarecomplexanddi搦culttocontro1．Mena— while．tradifionalmathematical methodsarenotapp~edtosimalateeasilybecauseoftheinteractionofthefactors．Theprimaryfactors ofsolarcoUector~temperaturechan ngaredetermined。whichanalyzethesolaEcollectorairflow temperatureandthesolarradicaliza- tion．therelationshipbetweenthesurroundingstemperatureandhumidity．Whichshowthetemperaturechan~ngmodelsofsolarcosec· torwithBPneuralnetworkshavemoreaccuratepredictingdatawithintestsconditionandmaypredictthetemperaturechangingofthe solra collectormore accurately． Keywords： NeuralNetworks： BPnetwork： Collectorthermalchraacteristic： Simulation 学研究和实际工程领域应用 中己显示 了很大的威 1 引言 力。其非线性映射和记忆能力特别适合非线性的数 学建模。集热器热性能研究中，引入人工神经网络 太阳能作为一种清洁丰富的可再生能源越来越 方法可较好地解决集热器热性能仿真研究中数据的 多的被应用到各个领域，如：采暖，空调，干燥等。太