《表3 不同加热功率下PAM溶液脉动热管传热性能预测》

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《基于BP神经网络的不凝性气体对脉动热管传热影响的分析》

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基于实验数据对低加热功率（50W、90W、130W、170W）和高加热功率（210W、250W和290W)7种工况条件下，管内压力为7kPa和8kPa时，应用PAM溶液的脉动热管传热性能进行了预测，结果汇总于表3。由表3可以看出，BP神经网络在不同加热功率下，均能对不凝性气体对脉动热管传热性能影响作出较为准确的预测，特别是在训练值范围外，显示出BP神经网络的广泛适用性。