基于RBF神经网络的真空玻璃传热过程建模

【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。