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基于ANN的太阳能集热器热特性仿真研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
1 引言第8-13页
   ·太阳能的利用现状第8-9页
   ·太阳集热器概述第9-11页
     ·太阳集热器的定义第9页
     ·太阳集热器的分类第9页
     ·介绍几种主要集热器第9-11页
   ·国内外太阳能集热器及仿真研究现状第11-12页
     ·国外太阳能集热器及仿真研究现状第11页
     ·国内太阳能集热器及仿真研究现状第11-12页
   ·太阳能空气集热器热性能仿真研究存在的主要问题第12页
   ·本课题研究主要内容第12-13页
2 太阳能集热器热性能试验研究第13-20页
   ·试验设计第13页
   ·试验装置第13页
   ·试验指标、方案第13-14页
   ·集热器热特性试验结果分析第14-20页
     ·集热器材质和集热器热性能的关系第14-16页
     ·集热器长度和集热器温升的关系第16-17页
     ·集热器温升与气流速度间的关系第17页
     ·分析集热器出口气流温度与太阳能辐射、环境温湿度的关系第17-20页
3 基于 BP 网络的太阳能集热器出口气流温升建模仿真研究第20-31页
   ·BP 神经网络第20-23页
     ·BP 神经元及 BP 网络模型第20-22页
     ·BP 神经网络激励函数第22页
     ·BP 神经网络的学习第22页
     ·基于BP 神经网络的太阳能空气集热器出口气流温升建模仿真第22-23页
   ·程序开发语言的选择及数据的预处理第23-24页
     ·程序开发语言的选择第23-24页
     ·数据的预处理第24页
   ·评价网络模型性能的指标第24-26页
     ·评价拟合检验的指标第24-25页
     ·评价外推检验的指标第25页
     ·BP 神经网络在集热器仿真中的运用可行性分析第25-26页
   ·太阳能空气集热器热性能影响因素以及网络结构的确定第26-29页
     ·影响集热器热性能主要指标及其影响因素第26页
     ·BP 神经网络输入输出因子的选择第26页
     ·激励函数的选择第26-27页
     ·隐含层的选择第27-28页
     ·隐含层节点数的选择第28-29页
   ·BP 神经网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试第29-31页
     ·模型的训练第29页
     ·模型的检验第29-31页
4 利用改进BP 神经网络的集热器出口气流温升建模仿真第31-38页
   ·基本 BP 网络的优缺点第31页
   ·BP 算法的改进第31-34页
     ·基于优化思想改进 BP 网络第31-32页
     ·优化 BP 网络的拓扑结构第32-33页
     ·基于标准 BP 的改进方案第33-34页
   ·改进 BP 网络集热器出口气流温升预测模型的学习训练及测试第34-37页
     ·L-M 优化算法的基本思想第34页
     ·网络结构的确定及网络参数的选取第34-35页
     ·模型的训练第35页
     ·模型的检验第35-37页
   ·两种集热器出口气流温升预测模型的仿真结果比较第37-38页
5 结论第38-39页
6 建议第39-40页
致谢第40-41页
参考文献第41-43页
附录第43-45页
作者简介第45页

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