[发明专利]一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法在审
| 申请号： | 202010796708.8 | 申请日： | 2020-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN111931436A | 公开（公告）日： | 2020-11-13 |
| 发明（设计）人： | 崔宇佳;赵明潇;夏良伟;于强;黄莺;孙浩;马孝纯;王静杰;沈涛;杜宪涛 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨锅炉厂有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06F111/10 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘强 |
| 地址： | 150046 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法，涉及燃烧器技术领域，针对传统的炉膛内部风量测量方法测量精度和效率低的问题，包括步骤一：利用数值模拟软件建立锅炉热二次风道的物理模型，进行仿真运算，生成各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据；步骤二：对生成的各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据进行数据清洗；步骤三：根据处理后的数据训练神经网络，并利用训练好的神经网络对燃烧器喷口风量进行预测。根据人为设定的典型工况，作为算法输入，训练神经网络，通过该模型可以预测大量其他工况下的燃烧器喷口风量。利用算法代替人工网格绘图、数值模拟仿真等大量工作。极大程度上缩短了预测时间、提高了仿真效率、并且提高了测量精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数值 模拟 神经网络 燃烧 喷口 风量 预测 方法 | ||
【主权项】：
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