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沿程水头损失系数研究的一种新方法 被引量:4

A new method for studying friction factor of head loss
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摘要 采用神经网络(ANN)方法对沿程水头损失系数的影响因素进行了分析.以著名的尼古拉兹试验数据为基础,建立了相应的ANN模型.模型计算结果与试验数据以及经验公式的计算成果比较表明,利用ANN模型进行沿程水头损失系数影响因素评估有效和方便.计算实例表明,采用ANN方法计算沿程水头损失系数简单方便,计算精度高,工作量小,可操作性强,通用性好,工程适用性强.因此,以试验数据为基础建立的水力学体系,可以以ANN方法为新的分析与计算手段,进行新的发展. Influential factors of friction factor of head loss are analyzed by adopting artificial neural network (ANN). An ANN model is established with data of famous Nikuradse-test. The calculation result that is compared with test data and empirical formula result, shows that it is convenient and effective to adopt ANN model to analyze the influential factors of friction factor of head loss. An example shows that it is convenient and accurate to calculate the friction factor with the ANN model and it can be used in engineering practice. Therefore, the hydraulic problems can be analyzed and developed by means of( ANN method.)
出处 《武汉大学学报(工学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第6期22-26,共5页 Engineering Journal of Wuhan University
关键词 沿程水头损失系数 影响因素 神经网络 经验公式 friction factor of head loss influential factor artificial neural network(ANN) empirical (formula)
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Walid H Shayya, Shyam S Sablani. An artificial neural network for non-iterative calculation of the friction factor in pipeline flow[J]. Computers and Electronics in Agriculture, 1998 (21):219-228.
  • 2胡守仁 余少波.神经网络导论[M].北京:国防科技出版社,1997.1-176.

共引文献15

同被引文献37

引证文献4

二级引证文献7

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