【摘 要】
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为了得到木材导热系数随各种物性参数变化的非线性规律,提出了一种基于人工神经网络的预测计算模型.该模型以木材的温度和孔隙率为输入量,以其导热系数为输出量.设隐层的神经
【机 构】
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浙江大学机械与能源工程学院,中国计量学院计算测试工程学院
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为了得到木材导热系数随各种物性参数变化的非线性规律,提出了一种基于人工神经网络的预测计算模型.该模型以木材的温度和孔隙率为输入量,以其导热系数为输出量.设隐层的神经元数分别为3～8,构建了6个不同隐层结构的神经网络,并利用桦木的导热系数分别对这6个神经网络进行了训练.通过对误差的比较分析,得到了具有最优性能的网络型式,其隐层具有6个神经元,训练结果的平均相对误差为0.21%,平均绝对误差为4.33×10^-4 W/（m·K）.利用该最优网络对不同温度和孔隙率下桦木的导热系数进行了预测,
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