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一种基于数据驱动的固定拓扑结构换热网络智能优化改造方法,包括以下步骤:1)对换热网络进行性能模拟;2)建立BP神经网络;3)采用遗传算法对换热网络进行优化,获得最佳改造方案。本发明以固定的换热网络拓扑结构为出发点,不需要对原有换热网络的拓扑结构和换热匹配关系进行任何修改,不仅减少了改造的时间和投资的成本,确保了改造的可行性,而且能获得良好的改造收益。本发明建立了一种智能优化方法,可以为换热网络的优化改造提供科学的指导,仅需要知道换热网络的工艺参数,就可以自动获得各台换热设备的最优性能指标UA值和换热网络的最小能源消耗,给出最佳的节能改造方案,从而减少公用工程的消耗、实现节能降耗的目的。
📄 2018113893671 📂 G05B13_02 👤 浙江工业大学 📅 2018-11-21
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年