指出了经验关联式的缺点是传热系数强烈依赖于它们的定义和温差,当流体性质依赖于流体温度时,不可避免地需要通过迭代来获取关联式。而ANN不需要定义迭代方法,只需要输入和输出样本来训练神经网络,然后将输出结果作为测试样本送入训练好的网络。
时间: 2024-04-20 15:26:10 浏览: 18
对于一些问题,特别是涉及传热现象的问题,如传热系数的计算,经验关联式的缺点确实存在。传热系数通常强烈依赖于其定义和温差,以及流体性质的温度依赖性。当流体性质与温度相关时,直接得到准确的关联式是困难的,可能需要通过迭代方法来获取更准确的关联式。
相比之下,神经网络 (ANN) 的训练过程不需要显式定义迭代方法。通过提供输入和输出样本,神经网络可以通过学习数据中的模式和规律来自动调整权重和参数。这使得ANN能够学习到输入和输出之间的复杂非线性关系,包括温度对传热系数的影响。
一旦ANN训练完成,我们可以将测试样本输入训练好的网络,通过前向传播得到输出结果。这样,我们可以使用神经网络来预测传热系数,而无需显式定义迭代方法。
总结来说,相较于经验关联式,神经网络在处理涉及复杂非线性关系的问题时具有更大的灵活性和适应性,而且不需要显式定义迭代方法。
相关问题
平板表面传热系数和准则关联式的公式是什么?
平板表面传热系数和准则关联式的公式为:
$$Nu = \frac{hL}{k} = 0.664 \cdot Pr^{1/3} \cdot Ra^{1/2}$$
其中,$Nu$为Nusselt数,表示传热系数与传热方式、流体性质、流动状态等参数的关系;$h$为传热系数;$L$为特征长度,对于平板表面为平板长度;$k$为流体的导热系数;$Pr$为普朗特数,表示流体的动量传递和热量传递的比例;$Ra$为雷诺数,表示流体的惯性力和重力的比值。
该公式适用于平板表面的自然对流传热,即流体在平板表面上静止或缓慢流动的情况。在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的传热系数和准则关联式。需要注意的是,该公式是基于理论分析和实验数据得出的经验公式,具有一定的适用范围和误差。
传热和流体流动的数值方法pdf网盘
传热和流体流动的数值方法是一种利用数学模型和计算机模拟技术来研究热传导和流体流动现象的方法。这种方法通过建立偏微分方程模型和边界条件,将实际问题转化为数值计算问题,然后采用离散化的方法对方程进行求解。
在传热方面,数值方法可以用于研究固体材料的热传导、辐射传热以及相变等现象。通过将材料划分为若干个小区域,并在每个小区域上建立温度和热流密度的方程,可以得到整个材料的温度分布和热流分布。这对于工程领域中的材料选择、散热设计等方面具有重要意义。
在流体流动方面,数值方法可以用于研究流体的运动、湍流现象以及流动中的能量输运等问题。通过将流体域离散化为若干小网格,并在每个网格上建立动量方程和能量方程,可以得到整个流体域的速度场和温度场。这对于工程领域中的流体力学分析、空气动力学研究等具有重要意义。
数值方法的优势在于可以对复杂的传热和流体流动问题进行定量的研究和预测。它不仅可以提供解析解无法得到的细节信息,还可以通过改变边界条件和参数来模拟不同情况下的变化。然而,数值方法也存在一些限制,如计算误差、计算耗时和计算复杂度等。因此,在实际应用中需要权衡模型的准确性和计算的成本。
关于传热和流体流动的数值方法的相关文献和资料,可以在一些在线学术网站和学术搜索引擎上获取,也可以在一些传热与流体流动领域的专业书籍中找到。另外,一些教育机构和科研机构也会提供一些有关数值方法的研究成果和案例。