一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010796708.8
IPC分类号：G06F30/28;G06F30/27;G06F111/10
申请日期：
2020-08-10
申请人：
哈尔滨锅炉厂有限责任公司

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专利名称	一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法
申请号	CN202010796708.8	申请日期	2020-08-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-11-13	公开/公告号	CN111931436A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F30/28	IPC分类号	G;0;6;F;3;0;/;2;8;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;F;1;1;1;/;1;0查看分类表>
申请人	哈尔滨锅炉厂有限责任公司	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市三大动力路309号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨锅炉厂有限责任公司	当前权利人	哈尔滨锅炉厂有限责任公司
发明人	崔宇佳;赵明潇;夏良伟;于强;黄莺;孙浩;马孝纯;王静杰;沈涛;杜宪涛
代理机构	哈尔滨市松花江专利商标事务所	代理人	暂无

摘要

一种基于数值模拟与神经网络的燃烧器喷口风量预测方法，涉及燃烧器技术领域，针对传统的炉膛内部风量测量方法测量精度和效率低的问题，包括步骤一利用数值模拟软件建立锅炉热二次风道的物理模型，进行仿真运算，生成各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据；步骤二对生成的各工况下的燃烧器喷口风量仿真数据进行数据清洗；步骤三根据处理后的数据训练神经网络，并利用训练好的神经网络对燃烧器喷口风量进行预测。根据人为设定的典型工况，作为算法输入，训练神经网络，通过该模型可以预测大量其他工况下的燃烧器喷口风量。利用算法代替人工网格绘图、数值模拟仿真等大量工作。极大程度上缩短了预测时间、提高了仿真效率、并且提高了测量精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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