10.3969/j.issn.1000-3932.2014.07.007
基于 LM 算法的棒束通道内空泡份额预测模型研究
应用Anklam TM和Byong-JoY的实验数据成功构建了基于LM算法优化的人工神经网络（ANN），用训练成功的ANN对棒束通道内的空泡份额进行预测，并得出了新的空泡份额预测关系式，其预测的均方根误差为7．80％。将ANN的预测结果与Cunningham JP and YehHC模型、KameiA模型、ParanjapeS模型的预测结果进行对比，结果表明：ANN的预测结果优于Cunningham JP and YehHC模型、ParanjapeS模型的预测结果，与KameiA模型的预测结果相近。通过输入变量对输出变量影响的敏感性分析，发现测点轴向距离与当量直径之比Z/DH、质量流密度G、加热棒束的热流密度q对棒束内空泡份额有很大的影响。
空泡份额、棒束通道、人工神经网络、LM算法
TH701(仪器、仪表)
2014-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
765-770
