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    图2为实施例的俯视图。附图标记：1、内管；2、连接板；21、连接部；3、外管；31、平板；311、通气孔；312、固定板；32、夹角部；4、散热片。具体实施方式以下结合附图对本实用新型作进一步详细说明。一种散热管，如图1所示，包括圆环形的内管1、外管3、连接在内管1和外管3之间的连接板2，外管3的内侧壁上设有多个散热片4，外管3、内管1、连接板2、散热片4均为铝合金制成，高温的流体在内管1内流通时，内管1吸收热量并将热量通过连接板2传递到外管3上，外管3在传递到散热片4上，散热片4、外管3和连接板2与外界空气接触的侧面均具有散热效果。参见图1、图2，外管3包括六个形状相同的平板31，六个平板31通过侧边依次相连在一起，使得整个外管3的横截面形状为正六边形,相邻平板31之间的连接位置形成夹角部32，连接板2有六个，六个连接板2绕内管1的中心轴均匀分布在内管1的周向外侧壁上，六个连接板2与六个夹角部32一一对应，连接板2远离内管1的一端上设有连接部21，连接部21的大致形状为球形，连接部21与相应夹角部32通过焊接连接，连接部21的侧壁与相近的两个平板31内侧壁相接。参见图1，多个散热片4等量分布在六个平板31上，散热片4垂直连接在相应的平板31上。直销折叠散热翅片诚信服务哪家好，诚心推荐常州三千科技有限公司。湖北折叠散热翅片销售厂家

    而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。如图1所示，为本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法，所述的方法包括：步骤s101，获取空冷散热翅片的冲洗后预设时段的历史工况数据和背压数据；步骤s102，将所述的历史工况数据和背压数据作为神经网络的训练数据进行建模训练，生成理论背压模型；步骤s103，利用所述的理论背压模型根据当前工况数据确定当前理论背压；步骤s104，根据确定的当前理论背压和采集的实际背压的背压偏差进行空冷散热翅片灰污状况监测。本发明提供的空冷散热翅片灰污状况监测方法，基于冲洗后预设时段内的空冷换热翅片在清洁状况下的工况数据，利用神经网络算法进行背压模型建模训练，生成理论背压模型，利用生成的理论背压模型确定当前工况下的理论背压数据，根据确定的理论背压数据和测得的实际背压数据的偏差，根据背压偏差确定直接空冷散热翅片脏污程度，即利用背压偏差作为参考指标指导进行空冷冲洗等相关工作。本发明一实施例中，将所述的历史工况数据和背压数据作为神经网络的训练数据进行建模训练。先进折叠散热翅片****多功能折叠散热翅片商家哪家好，诚心推荐常州三千科技有限公司。

    新获取的冲洗数据将会加入训练，即对建立的背压模型进行动态修正。数据聚类；对采集的所有数据，本实施例中，采用高斯混合模型(gmm)建模分为k类。视为建模数据满足高斯混合概率分布，即数据由多个高斯概率分布组合而成。可以写成高斯分布的线性叠加的形式，即：本发明实施例中，在求解高斯混合模型时，引入二值随机变量z，这个变量采用“1-of-k”表示形式，其中某个特定元素zk为1，其余元素均为0，即zk∈{0,1}且σkzk＝1,根据元素是否为0，z有k个可能出现的状态。根据边缘概率密度p(z)和条件概率分布p(x|z)定义联合概率密度p(x,z)，z的边缘概率分布根据混合系数πk进行赋值：p(zk＝1)＝πk其中混合系数πk∈{0,1},且由于采用了“1-of-k”表示形式，变量z的概率分布可以表示为：相应的，给定z的值，x的条件概率分布就是一个高斯分布：p(x|zk＝1)＝πkn(x|μk,σk)从而x的边缘概率分布可以通过联合概率分布对所有可能的z求和的方式得到：给定观测量{x1,...,xn},根据给出的边缘概率分布p(x)，对于每一个数据观测样本xn,存在一个对应的潜在变量zn，因此在假定高斯混合分布由k个简单高斯分布线性叠加，且潜在变量zn中只有一个变量值为1，其余为0的前提下。

    包括翅片本体以及设置于所述翅片本体的若干个凸起部和第二凸起部，所述凸起部和所述第二凸起部均位于所述翅片本体的同一个面上，所述凸起部将所述翅片本体的表面导流为若干个风道，所述第二凸起部设置在所述风道上。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述翅片本体的一侧边缘设置有凸边，所述凸边凸起的方向与所述凸起部凸起的方向相同。凸边可起到降低翅片本体之间的挤压和导流的作用，另外，凸边向上凸起，可以保证多个翅片本体在叠置时均形成一定的换热空间，提高换热的效率。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述翅片本体还设置有第二凸边和第三凸边，所述第二凸边和所述第三凸边分别与所述凸边的两端圆弧过渡连接。增设第二凸边和第三凸边，加强了翅片本体的支承能力，同时，也可以对流体进行限流，起到导流的作用，从而形成不同的风道。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述凸起部凸起的高度为～10mm，所述凸边凸起的高度与所述凸起部凸起的高度相匹配。由于多个翅片本体在叠置使用时，每个翅片本体之间会形成换热的空间，将凸边凸起的高度与凸起部凸起的高度相匹配设置，一方面。多功能折叠散热翅片口碑推荐哪家好，诚心推荐常州三千科技有限公司。

    观测样本xn可以自动归类为第k个高斯分布。本发明一实施例中，进行数据分类具体为：发电过程随着负荷等条件的变化表现为多模态特征，本发明一实施例考虑了机组负荷、排气流量、风机频率、环境温度、环境风速、环境风向、环境湿度、空冷凝结水温以及背压九个参数，因此，高斯混合模型根据历史训练数据{x1,...,x9}的特征，引入潜变量结合似然函数大化理论实现高效的模态划分并完成建模，边缘概率分布p(x)表征观测量在某个高斯组分的概率值，针对历史工况数据进行分类时结合高斯混合模型给出的先验概率和贝叶斯推论计算数据所属类别，即以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据。具体为，针对实时数据，会以该数据为输入，用贝叶斯理论计算得出属于每类的概率，属于哪类的概率大就判定为哪一类数据，再根据该类数据对应的理论模型计算背压。这和数据分类时针对每一个工况的分类计算过程是一样的。以历史工况数据进行gmm分类，假设分成3类(分成几类是根据数据状况确定，并不以此为限)，则后会得到这三类各自的：①概率πk；即工况数据属于属于这类的比例，例如每类数据各占总训练数据的30％/30％/40％，则π1＝，π2＝，π3＝。自动化折叠散热翅片用户体验哪家好，诚心推荐常州三千科技有限公司。宿迁折叠散热翅片厂家供应

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    可以保证凸起部在凸起高度上比较大限度地提高翅片本体的换热表面积，同时，也防止了凸起部由于凸起过高而使每个翅片本体之间相互顶抵变形，进而使每个换热空间大小不均匀，影响换热过程的稳定性。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述第二凸起部凸起的高度小于所述凸起部凸起的高度。将第二凸起部凸起的高度设置小于凸起部凸起的高度是为了防止对风道造成影响，降低风阻。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述第二凸起部为条状结构，每个所述第二凸起部之间相交。由于第二凸起部设置在翅片本体上，将第二凸起部设置成条状结构，有助于增强翅片本体的结构强度，提高翅片本体的使用寿命。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述第二凸起部为条状结构，每个所述第二凸起部之间为平行等距设置。将第二凸起部之间平行等距设置，可以使流体进入风道时与翅片本体之间的摩擦趋向均匀，因此，可以提高换热的稳定性，同时，由于第二凸起部凸起的高度较小，将第二凸起部之间平行等距的设置有利于降低加工的复杂性，降低加工的难度。作为对本实用新型中所述的换热器的散热翅片的改进，所述第二凸起部凸起的高度为～。湖北折叠散热翅片销售厂家

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