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基于人工神经网络的自由活塞膨胀机-直线发电机输出性能敏感性分析

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为了优化用于余热回收的自由活塞膨胀机-直线发电机的输出性能,提出了一种基于人工神经网络预测的方法.以输出性能为指标,对进气压力、进气温度、进气持续时间、膨胀持续时间和排气持续时间这 5 个输入参数进行敏感性分析,并利用正交试验的极差分析结果进行对比验证.研究表明,输入因素影响程度由大到小分别为进气压力、进气温度、进气持续时间、膨胀持续时间、排气持续时间;最佳的输入因素参数配置为,进气压力 0.3 MPa,进气持续时间 40 ms,膨胀持续时间 70 ms,排气持续时间 70 ms和进气温度 30℃,峰值输出电压可达 8.96 V,峰值输出功率可达 33.74 W.该方法适用于研究参数的敏感性,可为后续的参数优化与系统改进工作提供有价值的参考依据.
Sensitivity analysis of output performance of free piston expander-linear generator based on artificial neural network
In order to optimize the output performance of the free-piston expander-linear generator for waste heat recovery,a method based on artificial neural network prediction is proposed.Taking output performance as an index,sensitivity analysis is carried out on five input parameters,namely intake pressure,intake temperature,intake duration,expansion duration and exhaust duration.The results of the range analysis of orthogonal experiment are compared and verified.The results show that the influence degree of input factors is intake pressure,intake temperature,intake duration,expansion duration and exhaust duration,respectively.The optimal input factor parameter configuration is intake pressure 0.3 MPa,intake duration 40 ms,expansion duration 70 ms,exhaust duration 70 ms and intake temperature 30℃,peak output voltage up to 8.96 V,peak output power up to 33.74 W.This method is suitable for studying the sensitivity of parameters and can provide a valuable reference for the subsequent parameter optimization and system improvement.

waste heat recoveryfree piston expander-linear generatoroutput performanceartificial neural networkorthogonal testparameter sensitivity

梅轩彰、钟建琳、彭宝营、张天虎

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北京信息科技大学机电工程学院,北京 100192

余热回收 自由活塞膨胀机-直线发电机 输出性能 人工神经网络 正交试验 参数敏感性

北京市自然科学基金项目

3192014

2024

制造技术与机床
中国机械工程学会 北京机床研究所

制造技术与机床

CSTPCD北大核心
影响因子:0.264
ISSN:1005-2402
年,卷(期):2024.(11)