【摘 要】
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本文成功地训练了一个用于预测流动不稳定性条件下CHF的人工神经网络,利用所训练的人工神经网络,分析了流动不稳定性对无量纲因子F的影响规律。分析结果表明,系统压力对F的影
【机 构】
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西安工程大学环化学院,西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室
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本文成功地训练了一个用于预测流动不稳定性条件下CHF的人工神经网络,利用所训练的人工神经网络,分析了流动不稳定性对无量纲因子F的影响规律。分析结果表明,系统压力对F的影响是非单值的;平均质量流速增大,总体上F也增大。还分析了流动不稳定性条件下系统主要参数对临界热流密度的影响。结果表明:当质量流速的振幅与平均质量流速的比增加时,CHF减小;质量流速的振幅与平均质量流速的比不变时,随着周期增大,CHF减小。
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