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冷却塔内两相流流态辨识方法研究
  • ISSN号:1006-7086
  • 期刊名称:《真空与低温》
  • 时间:0
  • 分类:TU831.36[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
  • 作者机构:[1]兰州理工大学石油化工学院,甘肃兰州730050
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(批准号:50474062)资助.
中文摘要:

提出了一种基于模糊聚类分析和神经网络辨识冷却塔内两相流流态的新方法。借助聚类分析方法所得的结果和获得的隶属度,利用神经网络进行流态辨识。结果表明:这种方法具有较高的精度和运行速度,为实现冷却塔实时控制提供了一种有效的手段。

英文摘要:

A new method of two phase flow regime identification in the cooling tower is presented through using fuzzy classification theory and neural net works. According to the result of classification and degree of subordination, flow regimes are distinguished through neural net works. The result shows: the method is more accurate and it's speed of running is more rapid. It provides an effective means to control the cooling tower at all times.

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期刊信息
  • 《真空与低温》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第五研究院510研究所
  • 主编:
  • 地址:兰州市雁兴路108号
  • 邮编:730000
  • 邮箱:zkdwbjb@tom.com
  • 电话:0931-4585329
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7086
  • 国内统一刊号:ISSN:62-1125/O4
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年12月本刊荣获两届<<中国学术期刊(光盘版)规...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
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