|
|||||
|
|
| 基于非监督机器学习方法的竖直环形流道流动沸腾流型研究 | |
| 作者姓名： | 朱隆祥 张卢腾 孙皖 马在勇 潘良明 |
| 作者单位： | 1. 重庆大学低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室;2. 重庆大学动力工程及工程热物理博士后科研流动站;3. 重庆大学核工程与核技术系 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（12205031）;;中国博士后科学基金（2022M720564）; |
| 摘 要： | 研究流动沸腾两相流动形态对封闭反应堆安全分析程序关键本构模型具有重要意义。本文基于非监督机器学习流型识别方法,提出将两相流物理知识融入数据驱动的机器学习模型,并构建输入特征的挑选原则：(1)机器学习在输入特征中捕捉到的应为流型相关信息;(2)机器学习的聚类准则应包络该流型下输入特征的所有可能性。依据挑选原则分析电导探针信号生成的汽泡分布特征,确定汽泡弦长累积分布函数数据可用于非监督机器学习流型判断。依据流型识别结果,获得了竖直环形流道内流动沸腾的二维局部流型特性,发现高位局部流型出现在流道中心位置并偏向内加热壁面;并判别了流道截面的全局流型,结果表明流动沸腾泡状流至弹状流的流型转变出现在空泡份额约为0.14位置。 |
| 关 键 词： | 两相流 流型 汽泡尺寸分布 机器学习 输入特征 |