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采用分相集中参数的建模思路，提出将平均比容的权重因子作为两相区简化的特征参数，并获得该特参数的无量纲影响参数，采用人工神经网络方法建立特征参数与其影响参数之间的非线性映射，人工神经网络的学习样本采用工质Ｒ１２，检验样本包括Ｒ１２、Ｒ２２、Ｒ１３４ａ和Ｒ６００ａ等多种工质。
基于平均比容人工神经网络辨识的绝热毛细管简化模型
【摘 要】
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采用分相集中参数的建模思路，提出将平均比容的权重因子作为两相区简化的特征参数，并获得该特参数的无量纲影响参数，采用人工神经网络方法建立特征参数与其影响参数之间的非线性
【出 处】
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上海交通大学学报
【发表日期】
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2000年4期
【基金项目】
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国家教委回国留学人员基金! (教外司留 [1997] 83 2号 ),,上海交通大学科技发展基金 !(机 A15 )
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