[发明专利]基于机器学习的超临界流体传热关联式代理模型构建方法有效
| 申请号： | 202111065130.X | 申请日： | 2021-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN113919243B | 公开（公告）日： | 2022-09-13 |
| 发明（设计）人： | 谢公南;孙丰;李书磊;闫宏斌 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/28 | 分类号： | G06F30/28;G06F30/27;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的超临界流体传热关联式代理模型构建方法，以期解决超临界流体非线性物性变化导致传统或发展的传热经验关联式预测难、精度差的问题。首先广泛收集实验数据，评估选取潜在影响传热等级的热边界、几何及物性无量纲参数因子。然后基于奇异值分解技术，将其数据降阶处理，并实现样本主要流动换热特征识别和提取。再建立超临界传热模型的数学表达式及非线性RBF‑MLP神经网络结构，并训练、验证优化选取输入层、隐藏层、输出层神经元个数。最后预测结果表明传热关联式代理模型具有预测精度高，网络误差较小的特点。本发明方案简单可靠，能够快速达到壁面温度和传热系数精确预测及降低试验成本的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 临界 流体 传热 关联 代理 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西北工业大学，未经西北工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111065130.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：超低能耗动植物工厂
- 下一篇：一种焊接式笼型转子结构及其组装方法
