基于人工神经网络的板式换热器热阻和能效预测模型研究
宋坤卿1
陈镜如2
孙燕华3
1.济南市计量检定测试院,山东 济南 2501012.山东电力工程咨询院有限公司,山东 济南 2500133.山东中和热工科技有限公司,山东 济南 250401
摘要：针对板式换热器的能效和热阻预测需求,以冷流体和热流体流量为输入参数,以热阻和能效为输出参数,构建板式换热器人工神经网络模型,通过超参数分析确定最优模型参数,考虑冷热侧流体的进出口温度分别建立2组对照模型,并结合SHAP分析给出各热力参数对热阻和能效预测的边际贡献.结果表明,冷热流体流量作为输入的人工神经网络模型具有更好的预测性能,预测热阻和能效的最大相对误差为3.08%和5.97%;冷热流体流量是人工神经网络模型输出重要的影响因素,在构建模型和训练集选取时应优先考虑.
关键词：换热器性能预测神经网络SHAP分析
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2025-04-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 61-65 )
英文信息