模糊人工神經網絡在真空管太陽能熱水器熱效率預測中的應用

【摘要】：熱效率是設計真空管太陽能熱水器時的重要參數(shù)。本文綜合應用模糊數(shù)學和神經網絡的知識構建了一個模糊神經網絡模型。根據(jù)真空管太陽能熱水器的真空管支數(shù)、真空管長度、集熱面積、容水量等物性參數(shù)和初始水溫、平均環(huán)境溫度、輻照量和風速等環(huán)境參數(shù),預測太陽能熱水器的熱效率。結果表明,該方法速度快,結果較準確,為真空管太陽能熱水器的設計提供了一個新的輔助手段。 【作者單位】： 山東大學材料科學與工程學院 山東大學材料科學與工程學院 山東大學材料科學與工程學院 山東大學材料科學與工程學院
【關鍵詞】： 太陽能熱水器 熱效率 模糊神經網絡 BP算法
【基金】：山東省優(yōu)秀中青年科學家基金(03BS090)
【分類號】：TS914.25
【正文快照】： 0引言影響太陽能熱水器能量輸出的因素很多,其中很多與地理位置、天氣等環(huán)境因素有關,因此很難較快、較準確的推算出某種型號太陽能熱水器在特定環(huán)境、特定地區(qū)的能量輸出及其熱效率。但熱效率又是設計真空管太陽能熱水器時的重要參數(shù),因此國內很多專家學者在太陽能熱水器的

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