公开(公告)号：CN117034765A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202311005194.X

申请日：2023-08-10

Applicant: 福州大学

Inventor： 王大彪 ,  吴玮洁 ,  李思冲

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06F113/08 ,  G06F113/14 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种适用于多种管道的超临界流体换热系数确定方法，包括：采集在超临界压力和加热条件下，若干不同类型管道的测试段中流体流动时的测量参数；将采集到的数据划分为训练集、验证集和测试集，并计算相应的标准值样本；建立BP神经网络预测模型，确定BP神经网络预测模型的输入层神经元数量和输出层神经元数量；将训练集中的数据输入BP神经网络预测模型中，调整BP神经网络预测模型的权重参数；将测试集中的数据输入经过训练后的BP神经网络预测模型，得到管道的上壁面温度和下壁面温度，进而计算出壁面的换热系数和努塞尔数Nu。该方法有利于快速、准确地预测出超临界状态下液体在管道中的换热系数。