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江西無縫管散助力熱器性能

時間:2018-12-12 22:32  作者:
江西無縫管散助力熱器性能
 加大鋁質配件材料的應用,推廣汽車輕量化.國汽車工業發展的當務之急,對解決我國能源短缺,道路超載、運輸效率低下具有很重要的意義。加大鋁質配件應用是汽車輕量化的措施之一,分析了汽車輕量化的鋁合金材料結構性能,闡述了輕量化以鋁為首的輕質材料在汽車上的應用措施,介紹了汽車工業的快速發展將給江西無縫管質散熱器帶來巨大的市場前景,論述了商用車采用鋁合金車輪減輕車輛的自重顯著,研究了國外汽車製造商大力研發車身輕量化技術,同時指出了輕質材料是汽車安全、節能、環保核心的技術優勢和輕量化措施。本文利用人工神經網絡的BP網絡模型實現了對新型礦用管芯式散熱器的熱工性能預測。首先分析了影響管芯式散熱器傳熱與阻力性能的主要因素,由於神經網絡方法的特點,確立的各主要影響因素是變量因素,分別建立了管芯式散熱器傳熱性能和阻力性能的BP神經網絡預測模型。
  預測模型包括輸入層、隱層和輸出層,根據建立的性能預測模型,利用課題組搭建的試驗台架有針對性地完成了散熱器性能試驗,即直接或間接獲得預測模型輸入層、輸出層各節點的數據。其次通過對試驗數據的準確處理,建立了編寫程序的數據樣本,利用MA TLA B神經網絡工具箱設計了預測散熱器熱工性能的程序。通過對樣本的學習、訓練得到優化的網絡結構,並利用訓練好的網絡完成了對散熱器熱工性能的仿真預測。江西無縫管最後通過對二、三、四江西無縫管排管芯的散熱器性能的大量試驗數據進行分析處理,並依次將傳熱係數、風阻、水阻的預測值與試驗值作出對比分析,發現預測值與試驗值的相對偏差都在±5%左右,這一結果表明,建立的BP網絡模型及編製的程序與管芯式散熱器的實際熱工狀況是相當吻合的,同時也表明神經網絡方法對散熱器性能研究有較高的精度,有工程設計實用價值。散熱器工作過程複雜,難於建立準確的數學模型進行熱工性能計算,而采用試驗研究的方法,條件受限,工作繁雜,周期太長。本文的意義就在於既擺脫了準確建立數學模型的困難,又擺脫了繁雜的試驗過程,縮短了研究工作周期,通過散熱器性能仿真預測的神經網絡方法,即可獲得滿意結果。
 

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