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| 制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识 | |
| 作者姓名： | 丁国良 张春路 李灏 |
| 作者单位： | 上海交通大学,动力与能源工程学院,上海,200030;上海交通大学,动力与能源工程学院,上海,200030;上海交通大学,动力与能源工程学院,上海,200030 |
| 基金项目： | 国家教委回国留学人员基金,上海交通大学科技发展基金 |
| 摘 要： | 尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先,提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数,然后在已有的定性数值仿真模型的基础上,根据实验数据,采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识,识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度,改善计算稳定性,而且降低了对仿真软件用户的技术要求,有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好． |
| 关 键 词： | 制冷系统 智能仿真 辨识 人工神经网络 定量参数 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |