| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 非共沸混合工质管内流动沸腾换热的研究进展 | 第13-17页 |
| 1.2.1 实验研究方面 | 第13-15页 |
| 1.2.2 数值模拟方面 | 第15-16页 |
| 1.2.3 神经网络研究方面 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 第二章 非共沸混合工质换热性能 | 第18-28页 |
| 2.1 气液两相流与沸腾换热 | 第18-20页 |
| 2.1.1 气液两相流流型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 沸腾传热影响因素 | 第19-20页 |
| 2.2 非共沸混合工质沸腾换热计算 | 第20-26页 |
| 2.2.1 非共沸混合工质的导热系数 | 第20-21页 |
| 2.2.2 非共沸混合工质的粘度 | 第21-22页 |
| 2.2.3 非共沸混合工质管内流动沸腾换热特性 | 第22-26页 |
| 2.3 非共沸混合工质选择 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 非共沸混合工质管内流动沸腾换热的数值模拟 | 第28-46页 |
| 3.1 数值模拟方法 | 第28-30页 |
| 3.1.1 数值模拟简介 | 第28-29页 |
| 3.1.2 主要模型 | 第29-30页 |
| 3.2 研究对象和网格划分 | 第30-32页 |
| 3.3 物理模型建立 | 第32-36页 |
| 3.3.1 流动沸腾控制方程 | 第32-35页 |
| 3.3.2 边界条件设置 | 第35-36页 |
| 3.4 数值求解及结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 求解计算设置 | 第36页 |
| 3.4.2 模拟结果分析 | 第36-40页 |
| 3.5 各因素对换热性能的影响 | 第40-45页 |
| 3.5.1 质量流速对换热性能的影响 | 第40-42页 |
| 3.5.2 热流密度对换热性能的影响 | 第42-43页 |
| 3.5.3 蒸发温度对换热性能的影响 | 第43-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 非共沸混合工质沸腾换热的神经网络研究 | 第46-72页 |
| 4.1 神经网络 | 第46-48页 |
| 4.1.1 神经网络的特点 | 第46页 |
| 4.1.2 神经网络的能力 | 第46-47页 |
| 4.1.3 神经网络的类型 | 第47-48页 |
| 4.2 RBF神经网络 | 第48-52页 |
| 4.2.1 RBF神经网络的结构 | 第48-49页 |
| 4.2.2 RBF神经网络的原理 | 第49-50页 |
| 4.2.3 RBF神经网络算法研究 | 第50-52页 |
| 4.3 光滑管内非共沸混合工质的RBF神经网络研究 | 第52-61页 |
| 4.3.1 网络输入、输出确定 | 第52页 |
| 4.3.2 数据采集与处理 | 第52-55页 |
| 4.3.3 RBF神经网络的训练 | 第55-57页 |
| 4.3.4 预测结果与模拟结果对比 | 第57-58页 |
| 4.3.5 输入参数的影响分析 | 第58-60页 |
| 4.3.6 传统关联式误差比较 | 第60-61页 |
| 4.4 微肋管内非共沸混合工质的RBF神经网络研究 | 第61-69页 |
| 4.4.1 数据采集与处理 | 第61-64页 |
| 4.4.2 RBF神经网络的训练 | 第64-65页 |
| 4.4.3 预测结果与模拟结果对比 | 第65-66页 |
| 4.4.4 输入参数的影响分析 | 第66-68页 |
| 4.4.5 传统关联式误差比较 | 第68-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-76页 |
| 5.1 总结 | 第72-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 附录 | 第84页 |