基于BP神经网络的压力容器CFD温度场预测

来源期刊：材料热处理学报2016年第12期

论文作者：杨磊磊 陆皓 余春 王学成 刘陈 孙乙轩

文章页码：173 - 179

关键词：FLUENT;压力容器;神经网络;计算流体动力学;热处理;

摘    要：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。