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内容摘要：
用TS模型和多模型组合预测冷凝器污垢。以实验装置中的3处壁温、污管的出入口温度、污管中流体的流速和污管热阻为输入，建立基于径向基神经网络的污垢预测模型，对筛选出的160组数据进行预测，蒸发冷凝器，与BP网络相比，该网络预测污垢热阻的收敛速度和精度都优于BP网络。早在上世纪六十年代就有学者首先提出污垢热阻随时间的变化是沉积率与剥蚀率之差这一结垢模型，将污垢热阻随时间的变化关系归纳为线性污垢模型、幂律污垢模型、降律污垢模型、渐近污垢增长模型，而且己有基于上述方法制成的仪器仪表，对污垢清洗具有重要的指导作用。但是，管壳式换热器结垢对其内部流动换热性能影响的研究相对较少。 随着结塘厚度的增加，换热器管程出口温度升高，壳程出口温度降低。由于换热面污据的存在，增大了换热面的导热热阻，减小了其导热系数，使管壳程的传热系数降低，从而影响了换热器的换热性能。终导致换热管程出口温度升高，壳程出口温度......
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