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J-GLOBAL ID：201702244720832129   整理番号：17A0350977

BPニューラルネットワークに基づく圧力容器CFD温度場予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of CFD temperature in pressure vessel by applying BP neural network

著者 (6件)： Yang Leilei (School of Materials Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University) ,  Lu Hao (School of Materials Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University) ,  Yu Chun (School of Materials Science and Engineering,Shanghai Jiao Tong University) ,  Wang Xuecheng (Jilin Yaxin Engineering Inspection Co Ltd) ,  Liu Chen (Jilin Yaxin Engineering Inspection Co Ltd) ,  Sun Yixuan (Jilin Yaxin Engineering Inspection Co Ltd)
資料名： Cailiao Rechuli Xuebao  (Cailiao Rechuli Xuebao)
巻： 37  号： 12  ページ： 173-179  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2127A  ISSN： 1009-6264  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 計算流体力学(CFD)ソフトウェアFLUENTを用いて,煙道ガス,容器,および断熱材の結合モデルを確立した。大規模圧力容器の熱処理の温度場分布をシミュレーションした。その結果,シミュレーション結果は実験結果と一致し,相対誤差は±1.2%以内であった。FLUENTの計算結果に基づき,15個の隠れ層を含むBPニューラルネットワークを,酸素富化燃焼時の火炎温度および容器位置の入力変数として,確立した。訓練した神経回路網を用いて,容器温度を予測し,相対誤差はわずか0.34%,精度は高く,大量のFLUENT計算を省略し,予測効率を向上させた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *温度場 ,  火炎温度 ,  煙道ガス ,  計算流体力学 ,  神経回路網 ,  断熱材料 ,  ソフトウェア ,  結合モデル ,  *圧力容器
準シソーラス用語： 酸素富化 ,  隠れ層 ,  相対誤差 ,  FLUENT ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： FLUENT ,  pressure vessel ,  neural network ,  CFD ,  heat treatment

分類 (1件)： 粉体工学  (XD03010M)

タイトルに関連する用語 (4件)： BPニューラルネットワーク ,  圧力容器 ,  温度場 ,  予測