沿程阻力系数的神经网络计算方法  

ANN Algorithm for Friction Loss Factor of Head

作　　者：戚蓝[1] 谢国权[1] 曾祥忠[2] 毛寨汉[1] 丁志宏[1] 

机构地区：[1]天津大学建筑工程学院,天津300072 [2]海洋石油工程股份有限公司维修公司,天津300452

出　　处：《水利水电技术》2003年第9期5-7,共3页Water Resources and Hydropower Engineering

摘　　要：通过对尼古拉兹实验揭示的沿程阻力系数变化规律的剖析,分析出各影响因子,得到沿程阻力系数与各影响因子的定性映射关系.建立人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)模型,通过模型对实验数据的自适应学习训练,构建出沿程阻力系数同各影响因子之间的非线性映射关系模型.ANN模型的计算成果同实验结果和经验公式计算结果进行比较,结果表明:采用ANN方法计算沿程阻力系数简单方便,计算精度高,工作量小,可操作性强,通用性好.因此,采用ANN方法计算沿程阻力系数具有很强的工程适用性,值得推广.

关 键 词：水力学 沿程阻力系数 神经网络 经验公式 

分 类 号：TV131.4[水利工程—水力学及河流动力学]