【摘要】：在研究地埋管結(jié)構(gòu)和物性對(duì)換熱的影響時(shí),往往難以整體考慮所有因素,該文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)地埋管換熱器在一系列運(yùn)行工況下的換熱量。通過建立三維地埋管數(shù)值模型及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,獲取網(wǎng)絡(luò)需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。以巖土導(dǎo)熱系數(shù)、回填土導(dǎo)熱系數(shù)、進(jìn)水流量、地下水滲流速度、進(jìn)水溫度和鉆孔深度為輸入,換熱量為輸出,建立一個(gè)三層基于反向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型,探討不同的訓(xùn)練函數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)精度的影響。通過實(shí)驗(yàn)和模擬檢驗(yàn)表明,最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)模型換熱量預(yù)測(cè)值與檢驗(yàn)值的相對(duì)誤差最大為0.11,線性擬合度為0.894,具有較好的精度。
[Abstract]:When studying the influence of buried pipe structure and physical properties on heat transfer, it is often difficult to consider all the factors as a whole. In this paper, the artificial neural network model is used to predict the heat transfer of buried pipe heat exchanger under a series of operating conditions. Through the establishment of three-dimensional buried pipe numerical model and experimental verification, the training data and test data needed by the network are obtained. Taking the thermal conductivity of rock and soil, thermal conductivity of backfill, influent flow, groundwater seepage velocity, influent temperature and drilling depth as input and heat transfer as output, a three-layer neural network BP model based on back propagation algorithm is established. The influence of different training functions and the number of hidden layer nodes on the accuracy of the network is discussed. The experimental and simulation results show that the maximum relative error between the predicted value and the tested value of the optimal network model is 0.11, and the linear fitting degree is 0.894, which has good accuracy.
【作者單位】： 解放軍理工大學(xué)軍環(huán)教研中心;
【分類號(hào)】：TU83

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本文編號(hào)：2487889