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系統識別號 U0002-1808200911143700
中文論文名稱 應用類神經網路預測震盪式熱管之熱性能
英文論文名稱 Apply the Neural Networks Predict the Thermal Performance of Pulsating Heat Pipe
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 97
學期 2
出版年 98
研究生中文姓名 陳冠廷
研究生英文姓名 Kuan-Ting Chen
學號 696370161
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2009-07-24
論文頁數 91頁
口試委員 指導教授-康尚文
委員-陳炳煇
委員-楊建裕
委員-楊龍杰
委員-楊智旭
中文關鍵字 震盪式熱管  類神經網路  倒傳遞網路 
英文關鍵字 Pulsating Heat Pipe  Oscillating Heat Pipe  Neural Networks 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本研究是利用外徑3.5 mm、內徑3 mm之不鏽鋼管製作總長2 m、九個折彎數的震盪式熱管,文章中包含製作、真空處理、填充及封裝,並利用去離子水做為其工作流體,針對不同填充量、不同風速及不同加熱量下進行測試與分析,並利用外徑6 mm、內徑3 mm耐熱玻璃管製作可視化玻璃震盪式熱管,對其不同填充率下震盪的效果進行比較。將實驗所獲得的結果利用類神經網路進行訓練,並利用網路運算結果與其它數據進行比對及分析,探討不同網路結構及輸入參數對預測結果的影響。
結果顯示流體填充率適用範圍為30%~70%,利用填充率、加熱量、風速為輸入值,整體熱阻值為輸出值,再以不同輸入組合代入不同層數之類神經網路進行比較,結果顯示輸入組合15%、40%、60%及80%效果最佳,以及輸入單層網路的結果較雙層網路者為佳,其預測之平均誤差最佳為0.0541 K/W。
英文摘要 This research utilizes stainless steel tube having external and internal diameter with 3.5 mm and 3 mm to manufacture closed loop pulsating heat pipe. The study includes manufacturing process and the vacuuming management for filling and packaging. The experiment use D.I. water as the working fluid. Different filling ratio, wind velocity and heating power are used to test the thermal performance. An Artificial Neural Network (ANN) is then trained with the above available test data. Fully connected feed forward multi-layer ANN configuration is adopted.
The experiment result shows that the applicable filling ratio is between 30% and 70%. The ANN consists of three input nodes corresponding to the filling ratio, the heat input and the wind velocity and a single output node corresponding to the total thermal resistance. The result shows the best series of filling ratio are 15%, 40%, 60% and 80%. And the one hidden layer is better than two hidden layer, the best mean error is 0.0541K/W.
The final part of the thesis also reports on preliminary experimental results of using Pyrex glass to manufacture a visual pulsating heat pipe to compare pulsating motion at different filling ratio.
論文目次 目錄
誌謝 I
中文摘要 II
英文摘要 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 IX
符號說明 X
第一章 緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 文獻回顧 3
1-3 研究目的 13
第二章 理論基礎 14
2-1 震盪式熱管介紹 14
2-1-1 震盪式熱管工作原理 14
2-1-2 震盪式熱管基本型態 16
2-1-3 震盪式熱管設計參數 17
2-1-4 震盪式熱管與傳統熱管優缺點比較 21
2-2 類神經網路介紹 22
2-2-1 類神經網路簡介及種類 22
2-2-2 倒傳遞網路介紹 24
2-2-3 網路演算法簡介 27
第三章 震盪式熱管之製作與網路模擬 28
3-1 PHP設計 28
3-1-1 PHP材料 28
3-1-2 PHP管徑大小與彎管數 29
3-2 PHP製作 30
3-2-1 不鏽鋼震盪式熱管 30
3-2-2 玻璃可視化震盪式熱管 32
3-2-3 真空封裝及測試 33
3-3 類神經網路模擬 34
第四章 實驗架設及步驟 36
4-1 抽氣填充流程 36
4-2 實驗設備架設 38
4-2-1 實驗周邊設備 38
4-2-2 熱電偶線位置 39
4-2-3 熱電偶溫度校正 40
4-2-4 風速設定 41
4-3 性能測試 42
4-3-1 實驗參數 42
4-3-2 實驗步驟 43
4-4 類神經網路模擬流程 44
第五章 實驗分析與結果討論 46
5-1 不鏽鋼震盪式熱管 46
5-1-1 震盪式熱管溫度曲線觀察 46
5-1-2 整體熱阻表現 52
5-2 玻璃震盪式熱管 56
5-3 類神經網路測試結果 59
5-3-1 Case 1:訓練參數20%、40%及60%填充率 59
5-3-2 Case 2:訓練參數15%、40%、60%及80%填充率 67
5-3-3 Case 3:訓練參數15%、60%及80%填充率 73
5-4 綜合討論 76
第六章 總結與未來建議 79
6-1 總結 79
6-2 未來建議 80
參考文獻 82
附錄 85

圖目錄
圖1-1 摩爾定律和英特爾(Intel)處理器發展的關係圖 2
圖1-2 震盪式熱管示意圖 3
圖1-3 迴路式熱管示意圖 4
圖1-4 震盪式熱管示意圖之1 4
圖1-5 震盪式熱管示意圖之2 5
圖1-6 Wong震盪式熱管模組化示意圖 6
圖1-7 可視化PHP示意圖 7
圖1-8 Closed Loop PHP(玻璃)流場可視化示意圖 8
圖1-9 類神經網路架構圖 9
圖1-10 震盪式熱管填充率和最大加熱量之關係 9
圖1-11 Closed Loop PHP實驗模組示意圖 10
圖1-12 震盪式熱管設計之邊界關係 10
圖1-13 工作流體和內徑的影響 11
圖1-14 管壁粗糙度與氣泡結構圖 12
圖1-15 單迴路震盪式熱管與熱阻結構示意圖 13
圖2-1 各種二相流系統示意圖 15
圖2-2 PHP作動示意圖 16
圖2-3 三種震盪式熱管的形式 17
圖2-4 震盪式熱管1mm和2mm最大熱傳量的比較 19
圖2-5 生物神經元及類神經元示意圖 23
圖2-6 倒傳遞網路結構 25
圖2-7 雙彎曲函數及雙曲線正切函數 26
圖2-8 類神經網路主要架構 27
圖3-1 Khandekar等人所製作之震盪式熱管示意圖 29
圖3-2 震盪式熱管1mm和2mm最大熱傳量的比較 29
圖3-3 多管路震盪式熱管加工示意圖 30
圖3-4 不鏽鋼震盪式熱管加熱器 31
圖3-5 冷凝端風罩 32
圖3-6 不鏽鋼震盪式熱管組合圖 32
圖3-7 震盪式熱管與類神經模擬比較結果 34
圖4-1 真空幫浦GLD-201B 37
圖4-2 Granville Phillips真空計 38
圖4-3 溫度擷取器 TempScan-1100 38
圖4-4 加熱器 39
圖4-5 冷凝端風扇 39
圖4-6 熱電偶線配置位置 40
圖4-7 實驗架構圖 43
圖5-1 10%溫度分布曲線 49
圖5-2 20%溫度分布曲線 49
圖5-3 30%溫度分布曲線 50
圖5-4 40%溫度分布曲線 50
圖5-5 60%溫度分布曲線 51
圖5-6 70%溫度分布曲線 51
圖5-7 80%溫度分布曲線 52
圖5-8 不同填充率下整體熱阻 53
圖5-9 20%填充率不同風速下的整體熱阻 54
圖5-10 40%填充率不同風速下的整體熱阻 54
圖5-11 60%填充率不同風速下的整體熱阻 55
圖5-12 20%填充率蒸發端100 ℃ 作動型態 57
圖5-13 60%填充率蒸發端100 ℃ 作動型態 58
圖5-14 20%管壁霧化 59
圖5-15 網路結構3-4-1測試結果(Case 1初始為0.5) 60
圖5-16 網路結構3-6-1測試結果(Case 1初始為0.5) 60
圖5-17 網路結構3-8-1測試結果(Case 1初始為0.5) 61
圖5-18 網路結構3-2-1測試結果(Case 1) 62
圖5-19 網路結構3-4-1測試結果(Case 1) 62
圖5-20 網路結構3-6-1測試結果(Case 1) 63
圖5-21 網路結構3-8-1測試結果(Case 1) 63
圖5-22 網路結構3-2-2-1測試結果(Case 1) 64
圖5-23 網路結構3-3-3-1測試結果(Case 1) 65
圖5-24 網路結構3-4-4-1測試結果(Case 1) 65
圖5-25 網路結構3-6-2-1測試結果(Case 1) 66
圖5-26 網路結構3-2-1測試結果(Case 2) 67
圖5-27 網路結構3-3-1測試結果(Case 2) 68
圖5-28 網路結構3-4-1測試結果(Case 2) 68
圖5-29 網路結構3-6-1測試結果(Case 2) 69
圖5-30 網路結構3-8-1測試結果(Case 2) 69
圖5-31 網路結構3-4-4-1測試結果(Case 2) 71
圖5-32 網路結構3-5-5-1測試結果(Case 2) 71
圖5-33 網路結構3-6-2-1測試結果(Case 2) 72
圖5-34 網路結構3-6-6-1測試結果(Case 2) 72
圖5-35 網路結構3-2-1測試結果(Case 3) 74
圖5-36 網路結構3-3-1測試結果(Case 3) 74
圖5-37 網路結構3-4-1測試結果(Case 3) 75
圖5-38 網路結構3-6-1測試結果(Case 3) 75
圖5-39 網路結構3-8-1測試結果(Case 3) 76

表目錄
表2-1 不同工作流體理想範圍 18
表2-2 震盪式熱管與傳統熱管優缺點比較表 21
表4-1 實驗參數 42
表5-1 單層網路結構整體誤差(Case 1) 64
表5-2 雙層網路結構整體誤差(Case 1) 66
表5-3 單層網路結構整體誤差(Case 2) 70
表5-4 雙層網路結構整體誤差(Case 2) 73
表5-5 單層網路結構整體誤差(Case 3) 76
參考文獻 參考文獻
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