微通道阻尼特征的神经网络建模与训练

为了提取微通道的结构特征参数与阻尼系数的映射关系,采用三层前馈神经网络建立了微通道阻尼特征模型。同时,为了提高模型训练的效率,提出了PSE-BP算法。以等截面的矩形截面直线形微通道为例,利用数值仿真产生训练样本,对模型进行了训练,对训练结果进行了实验验证。相比BP算法,PSE-BP算法的训练效率提高了20倍以上,训练与仿真结果吻合较好。PSE-BP算法训练的理论计算与实验结果的平均偏差为5.2%,BP算法训练的理论计算与实验结果的平均偏差为5.8%,理论与实验曲线吻合较好。