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基于BP神经网络的暖风散热器传热和风阻性能预测

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在汽车的设计和开发阶段，对暖风散热器的传热与风阻性能进行分析预测至关重要。基于BP神经网络建立了暖风散热器的传热性能和风阻性能预测模型,采用基于Levenberg Marquardt的trainlm训练算法,对暖风散热器的传热性能和风阻性能进行了预测,经试验数据的验证,预测值与试验值吻合较好,传热性能网络预测最大相对误差为1.5％,平均相对误差为0.38％,风阻性能网络预测最大相对误差2.97％,平均相对误差为0.4％,说明该预测模型能较精确地预测暖风散热器的传热性能和风阻性能,可以用于指导工程设计.

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来源
《第十四届河南省汽车工程科技学术研讨会》|2018年|144-147|共4页
会议地点郑州
作者
闫坤; 徐飞; 侯志旭;
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作者单位

河南省汽车工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 U463.851;
关键词
汽车暖风散热器; 传热特性; 风阻特性; BP神经网络;

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