本文關鍵詞：基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的水焦?jié){管道壓降預測

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【摘要】：在小型漿體流動試驗系統(tǒng)上采用4根不同管徑的直管考察水焦?jié){的阻力特性。水焦?jié){在管內流動存在壁面滑移效應,具有滑移減阻現(xiàn)象,壓降預測需要進行壁面滑移修正。利用粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進,建立考慮5因子影響因素后的水焦?jié){管道輸送壓降PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型;采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對水焦?jié){在管道輸送中的壓降進行了預測,并將預測值與試驗值進行比較。結果表明:粒子群優(yōu)化算法改進的神經(jīng)網(wǎng)絡模型可以有效預測水焦?jié){在管道輸送過程中的壓降,預測值與試驗值之間誤差較小,平均絕相對誤差不超過10%。
【作者單位】： 東南大學能源與環(huán)境學院;
【關鍵詞】： 水焦?jié){ 壓降 壁面滑移 神經(jīng)網(wǎng)絡 粒子群優(yōu)化算法
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2010CB227001) 國家重點實驗室開放基金資助(ZJUCEU2010002)~~
【分類號】：TQ021
【正文快照】： 算法0引言水焦?jié){是一種近年發(fā)展起來的代油流體燃料,它具有石油一樣的流動性,可方便地實現(xiàn)儲存、管道輸送、霧化和燃燒[1]。準確預測水焦?jié){在管道輸送過程中的阻力特性是優(yōu)化水焦?jié){管道輸系統(tǒng)的前提。水焦?jié){的流變特性符合冪律流體模型,可以應用冪律流體在管道輸送過程中的阻

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本文編號：539318