文献类型：期刊文章

作　　者：张亮[1] 王磊[1] 王元麒[2]

机构地区：[1]海南大学信息科学技术学院南海海洋资源利用国家重点实验室,海口570228 [2]米兰理工大学,意大利米兰20133

出　　处：《真空》

基　　金：国家自然科学基金(61463011);国家重点研发计划课题(2016YFC0700804)

年　　份：2017

卷　　号：54

期　　号：1

起止页码：38-41

语　　种：中文

收录情况：CAS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：真空玻璃保温性能取决于真空度的影响,由传热系数(U值)来表征,却难以测量。真空度也伴随着时间而不断衰减,也会影响到真空玻璃的保温性能。真空玻璃热传导过程具有高度复杂性和非线性。为了实现真空玻璃保温性能的快速评定,采用RBF神经网络对真空玻璃热传导过程进行建模,基于此模型对真空玻璃非热源一侧中心温度进行较为准确的智能软测量,该方法将复杂的传热过程模型化,且具备较快的学习速度,该方法对具有不同传热系数的真空玻璃具有良好的自适应性,将为以后研究真空玻璃真空度以及保温性能检测的智能软测量提供一定的理论基础。

关 键 词：真空玻璃 RBF神经网络 智能软测量  性能检测

分 类 号：TB771] TB43