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: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。
简介:汽车使用的任何一种燃料包括汽油、柴油、压缩天然气、液化石油气甚至电能,都属于不可再生资源。因此,提高汽车发动机的燃料经济性是一个非常重要的课题。目前,与发动机制造有关的公司和组织的专家们都在竭尽全力解决这一问题。总的来说,实现燃料经济性的方法之一就是提高发动机有效效率,即尽可能充分地利用燃料中的能量完成有效功。大家致力于提高各种发动机的有效效率,遗憾的是这并不总是可能的。例如,现在已经很清楚,尽管近几年取得了不少成就(提高火花能量,电子控制燃油喷射系统,合成润滑油,燃料和润滑油中的各种添加剂等),但火花塞式汽油机的有效效率已接近了它的极限──30%~32%。其它可替代发动机情况亦不乐观。