基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的噴射器性能預(yù)測及優(yōu)化研究.pdf

1、能源危機已經(jīng)成為當(dāng)今世界各國最關(guān)注的問題之一。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，特別是空調(diào)的普及，建筑能耗越來越高。在我國，制冷空調(diào)能耗已經(jīng)占到了總能耗的五分之一左右。每年夏天，各地電網(wǎng)都面臨著用電高峰的考驗。如果能夠減少制冷空調(diào)能耗，那么這將大大緩減我國的能源危機，而這對我國節(jié)能減排工作的開展將起到重要的推進作用。蒸汽噴射式制冷系統(tǒng)有希望解決上述問題。
　　 蒸汽噴射式制冷系統(tǒng)沒有運動部件，基本不需要用電。如果用太陽能、廢熱以及地?zé)岬饶茉粗迫≈?/p>

2、冷劑蒸汽，那么這種噴射式制冷系統(tǒng)將會即節(jié)能又環(huán)保。但是，傳統(tǒng)噴射式制冷系統(tǒng)的COP很低，因此蒸汽噴射式制冷系統(tǒng)的發(fā)展受到了很大的限制。噴射器是蒸汽噴射式制冷系統(tǒng)的核心部件。如果能提高噴射器的工作性能，那么這將大大提高蒸汽噴射式制冷系統(tǒng)的COP。因此，對噴射器加以重點研究顯得尤為重要。
　　 迄今為止，對各種噴射器性能的理論分析、特別是設(shè)計和運行實踐，最終仍然需要用實驗進行檢驗和校正。但是噴射器的實驗相當(dāng)費時費力，代價也不小。如果

3、在部分噴射器實驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的預(yù)測模型能用于同類或同系列的噴射器性能預(yù)測，那么這對噴射器的研究開發(fā)、設(shè)計和運行將有很大幫助，同時對節(jié)約時間和費用、拓展適用參數(shù)范圍，都有很大的實際意義。噴射器性能與其本身結(jié)構(gòu)參數(shù)和運行工況的關(guān)系是高度非線性的，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型很適合模擬非線性系統(tǒng)。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測噴射器性能是一種全新的研究噴射器性能的方法。
　　 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳輸函數(shù)和學(xué)習(xí)方法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和預(yù)測精度都有重要影響。在本文中，引用了

4、三種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這三種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層傳輸函數(shù)分別為Morlet、Mexi-hat和Gaussl小波基函數(shù)。數(shù)值實驗證明，這三種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和預(yù)測能力都高于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隱含層神經(jīng)元個數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有重大影響，通過反復(fù)嘗試，找到了用于噴射器性能預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)隱含層神經(jīng)元的個數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)問題本質(zhì)上是一個優(yōu)化問題。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法存在學(xué)習(xí)速度慢，易陷入局部極小值的缺點。蟻群優(yōu)化方法是一種新的全局優(yōu)化算法

5、。在本文中，首次嘗試將兩種連續(xù)蟻群優(yōu)化算法CACS和ACOR作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和預(yù)測能力。正則化方法能有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。數(shù)值模擬結(jié)果顯示，正則化方法和蟻群算法相結(jié)合能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度。
　　 本文在大量噴射器實驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，得到了能夠預(yù)測噴射器性能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。數(shù)值模擬結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噴射器性能的預(yù)測能力優(yōu)于理論計算。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對噴射器的結(jié)構(gòu)參數(shù)和運行參數(shù)