简介:燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(backpropagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。
简介:概述了国内外利用分子动力学研究流动的方法,主要介绍一种新的数值计算方法--格子Boltzmann方法.对此法的原理、模拟的模型及其在湍流流动中的应用进行了综述.分析这种方法在模拟湍流时存在的问题.为湍流流动研究者指出了一条新的途径--用分子动力学理论研究湍流流动.
简介:对应用于温度场分析的热网络方法及基于热网络法的软件SINDA/FLUINT进行了介绍。利用热网络法和流体网络法对某发动机舱进行热仿真与热分析。建立了飞行器发动机舱各部件与其内外流体之间的网络关系及仿真模型,并进行耦合求解,得到此发动机舱各部件不同位置的温度分布,并对优化方案进行了仿真。其结果为发动机舱热分析及布局设计提供了参考。