1) thermal resistance network model
热阻网络模型
1.
Taking the thermal resistance and the pressure drop as objective functions,a multi-objective optimization model was proposed for the microchannd cooling heat sink based on the thermal resistance network model.
基于热阻网络模型,以热阻和压降作为目标函数建立了微槽冷却热沉的多目标优化模型,采用序列二次规划(SQP)方法对微槽的结构尺寸进行了优化设计。
2) Thermal networks
热网络模型
3) resistor network model
电阻网络模型
4) thermal resistance network
热阻网络
1.
The model of heat transfer is put forward through analyzing thermal resistance network ofgravitate heat pipe.
本文通过分析重力热管的热阻网络，提出了重力热管的传热模型。
2.
Thermal resistance network based on expanded traditional thermal resistance was obtained from detailed numerical simulation,which was capable of predicting chip temperature in any thermal environment.
热阻网络是在扩展传统内热阻定义的基础上,将计算机模拟的全模型采用优化方法简化而得到的。
5) one dimensional thermal circuit network model
一维热网络模型
1.
The numerical simulations of several solar houses with different composite trombe Michel walls by using one dimensional thermal circuit network model are presented.
采用一维热网络模型对多种结构的太阳房进行了动态模拟 ,研究了吸热面的热辐射性质、厚墙墙体材料的热物性、不同的透明覆盖以及在透明覆盖与厚墙之间增设金属吸热板等不同结构对太阳房热性能的影响。
6) Network thermodynamics model
网络热力字模型
补充资料：Hopfield神经网络模型
Hopfield神经网络模型
Hopfield neural network model
收敛于稳定状态或Han加Ing距离小于2的极限环。 上述结论保证了神经网络并行计算的收敛性。 连续氏pfield神经网络中，各个神经元状态取值是连续的，由于离散H6pfield神经网络中的神经元与生物神经元的主要差异是:①生物神经元的I/O关系是连续的;②生物神经元由于存在时延，因此其动力学行为必须由非线性微分方程来描述。为此，在1984年J.J.H叩fi酗提出了连续氏pfield神经网络，它可用图1所示的电路实现，其动态方程┌───┐│·T叮 │└───┘图1连续F砧pfield神经网络 (a)Sigmoid非线性;(b)神经元模型可由下述微分方程式描述: 、，产 门J /r、l、1.。瓮一客、一佘Ii认=f(u￡)￡=l，2，…，n式中f(·)为连续可微的Sign101d函数;T，j=兀、i，j=1，2，“’，n几=0]=i1~.吞~·‘八文一Q*+，戮T，j‘一‘，2，”一”连续时间氏pfield神经网络式的计算能量函数定义为:一告客客几从砚 石l「Vi_1，、，合，，， +乞古!‘厂‘(x)dx一乙I，从(4) ’月R‘Jo“‘、一’一月一，” 对于式(3)，若f一‘为单调增且连续，C>0，T，j=几(i，j=1，2，一，n)，则沿系统的运动轨道有dE一。-丁丁足之Uat当且仅当贷一。时 箭一。式(3)的稳定平衡点就是能量函数E〔式(4)」的极小点，反之亦然。同时，连续氏pfield神经网络式(3)以大规模非线性连续时间并行方式处理信息。网络的稳定平衡点对应于其计算能量函数E的极小点，网络的计算时间就是它到达稳定的时间，网络的计算在系统趋于稳态的过程中也就完成了。这也是式(3)用于神经计算及联想记忆的基本原理，也即神经计算机的基本原理。HoPfield shenling wangluo moxingHopfield神经网络模型(Hopfieldne，Ine幻即0比m侧触l)一种单层全反馈的人工神经网络模型(后称之为氏p玉idd模型)，它对推动人工神经网络研究的复苏起了很重要的作用。 且，lield对人工神经网络研究的贡献主要有: (l)把有反馈的神经网络看作一个非线性动力系统，提出了系统的全局Lyap阴lov函数(或称能量函数)的概念，用于系统稳定性的分析; (2)利用上述分析方法解决人工智能中的组合优化问题，如15护;(3)给出了利用模拟电子线路实现的连续Hopfidd网络的电路模型，为进一步研究神经计算机创造了条件。
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参考词条