基于前馈神经网络的GM型脉管制冷机最佳阀门开度预测理论分析及实验研究

低温工程页数： 7 2025-12-15

摘要：以一台单级GM脉管制冷机为对象,基于前馈神经网络对阀门开度与无负荷制冷温度的关系展开探究。利用实验数据集训练神经网络模型,预测不同阀门开度下的无负荷制冷温度。结果表明,模型预测值与实际测量值平均相对误差为5.1%,证明了模型的有效性和可靠性。优化后的制冷机无负荷制冷温度15.2 K,性能为40.6 W@30.0 K,相对卡诺效率为4.3%。（共7页）

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