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基于BP神经网络的压力容器CFD温度场预测

杨磊磊 , 陆皓 , 余春 , 王学成 , 刘陈 , 孙乙轩

材料热处理学报

利用计算流体动力学软件FLUENT建立了烟气、容器、保温棉多层热流固耦合模型.模拟得到了大型压力容器热处理升温阶段温度场分布.结果表明,模拟结果与实验相吻合,相对误差在±1.2%以内.基于FLUENT计算结果,以富氧燃烧时火焰温度和容器不同层位置作为输入变量建立含15个隐含层的BP神经网络.采用经过训练的神经网络,预测容器不同层温度,得到的相对误差仅为0.34%,准确性高,省去了大量的FLUENT计算,提高了预测效率.

关键词: FLUENT , 压力容器 , 神经网络 , 计算流体动力学 , 热处理

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