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基于平均比容人工神经网络辨识的绝热毛细管简化模型
2012-02-28
采用人工神经网络方法建立特征参数与其影响参数之间的非线性映射,人工神经网络的学习样本采用工质R12,检验样本包括R12、R22、R134a和R600a等多种工质.在常用制冷空调工况范围内,该简化模型与分布参数模型相比,平均偏差为0.3%,只有以R600a为工质时的最大偏差超过5%,计算速度提高1个数量级.
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