【摘 要】
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为了准确测算一定范围内的毛竹导热系数,同时改进现有的竹材导热系数研究方法,采用激光闪光法精确测量毛竹导热系数值,并以此为基础,建立毛竹导热系数随不同温度和密度变化的
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为了准确测算一定范围内的毛竹导热系数,同时改进现有的竹材导热系数研究方法,采用激光闪光法精确测量毛竹导热系数值,并以此为基础,建立毛竹导热系数随不同温度和密度变化的神经网络预测模型。由于原始BP算法收敛速度慢,使用Trainlm函数训练神经网络模型,确定了最佳隐层神经元个数,并对该模型的输出预测值进行线性分析及误差分析。实验结果如下：毛竹导热系数神经网络模型具有很高的预测精度,能准确预测一定条件范围内毛竹的导热系数,从而节省了以往常规试验所花费的大量时间和资源。本研究初步揭示了毛竹导热系数随温度、密度等因
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