多类型特征量的油水两相流流型识别算法

本文以收敛型微通道中油水两相流的流型识别为对象,将高速摄像法与神经网络算法相结合,提出了高效的、可视化的、智能化的两相流流型识别方法。该方法采用了包含图像纹理参数和流型无量纲参数的多类型特征量,更精准区分6种流型的不同特点,流型识别的收敛速度和准确率更高。BP神经网络的识别率为92. 5%,Elman神经网络的识别率为93. 7%,Elman神经网络在收敛速度与准确率方面优于BP神经网络。     

油水两相流温度波动信号的相含率提取算法与实验

利用多小波变换法研究了不同流量下的温度波动信号与含油率的关系,解决了油水两相流温度信号受外界噪声干扰,微弱的真实温度信号难以提取问题,建立了含油率与热电偶电压幅值波动及油水总流量的关系式.实验结果表明,含油率范围为10%～70%,油水总流量为1～2.5m3/h时含油率的平均测量误差为2.31%.     

基于MO-PLP-ELM及电容层析成像的两相流流型辨识

提出一种基于多目标优化并行感知器的极限学习机(MO-PLP-ELM)及电容层析成像(ECT)技术的两相流流型辨识算法.首先,为保证样本具有代表性,采用随机思想生成7类流型的训练及测试样本集;其次,对样本模型的电容数据归一化处理;最后,采用MO-PLP-ELM算法进行流型辨识,并与常用的BP神经网络、支持向量机、极限学习...     

基于子波分析的气液两相流中气含率的测量

用热膜风速仪以高于对应最小湍流时间尺度的分辨率精细测量环流反应器内不同空间位置的气液两相流瞬时速度信号,用子波分析的能量最大准则辨识气液两相流中的相.利用子波分析方法自动识别气液两相流中的相,从而获得测量气液两相流中气含率的切实可行的方法.     

基于电容层析成像技术重构图像的两相流流型识别

针对工业多相流流型识别的需求,在过程层析成像技术的研究基础上,将重构图像信息即像素分布进行简单有效地分析处理,利用二维最大熵阈值分割技术及遗传算法优化的神经网络分类器对重构的图像进行处理以实现流型识别。将该方法在气固(空气/煤粉)两相流气力输送平台上对3种典型气固流型进行验证,实验结果表明:50组测试样本中识别正确率为94.7%。     

基于多层加权复杂网络的气液两相流流型分析北大核心CSCD

提出一种基于多层加权复杂网络的流型分析方法。首先利用电阻层析成像系统获取垂直上升管道气液两相流流动信息,并将测量数据压缩处理以简化数据分析,然后使用多元经验模态分解算法对其进行多尺度分解,进而将流动系统映射到多层加权网络中,通过计算平均加权聚集系数与谱半径定量描述网络结构。研究结果表明,该网络模型可有效揭示泡状流到段塞流的演化过程,从气泡的聚合发展到气塞的逐渐破碎,从伪周期性的出现到衰退都可被网络参数的变化所反映。     

基于粒子群优化极限学习机及电容层析成像的两相流流型及其参数预测

提出了一种基于粒子群优化极限学习机及电容层析成像的两相流流型辨识及其参数预测方法。首先,通过粒子群优化极限学习机的连接权值,并使用粒子群优化极限学习机算法对4种典型的油-气两相流流型进行辨识;其次,使用粒子群优化极限学习机算法对流型的参数进行预测;最后进行了仿真实验,结果表明,与极限学习机算法相比,粒子群优化极限学习机算法所需隐层节点数更少,流型辨识率更高,其正确辨识率达100%,对4种流型参数预测的最大相对误差为5.24%。     

垂直上升管内气液两相流动特性的数值模拟

某空间模拟器的液氮制冷系统采用了结构简单、可靠性高、最节能的重力自循环系统.基于气液两相流理论,建立了垂直上升管内液氮气液两相流动的一维均相流模型;数值模拟不同入口压力下的管内压力、质量流量、管壁温度和质量含气率等参量,研究其变化规律.计算结果表明,建立的数学模型能够详细描述重力自循环系统垂直上升管内液氮流动的流体动力特性,为空间模拟器液氮制冷系统的研制提供了重要的基础数据和理论参考依据.     

基于ANSYS的气液两相流海洋立管流固耦合特性分析

运用ANSYS软件对气液两相流海洋立管进行了流固耦合特性分析,包括模态分析和动力学分析.模态分析研究了有无流固耦合存在时立管振动模态的变化以及流体边界条件对立管固有频率和阵型的影响;同时,将仿真分析同DNV公式求解的固有频率进行了对比验证.动力学分析研究了单、双向流固耦合振动分析,并将单、双向流固耦合进行了对比分析,同...     

煤与瓦斯突出的固─流两相介质力学理论及数值分析

本文给出了煤与瓦斯突出的固─流两相介质力学理论，建立了突出的两相介质力学问题，并用有限元方法对突出问题进行数值分析。数值计算给出了与实验一致的结果。     

基于递归图的两相流流动特性分析与流型识别

基于数字化电阻层析成像(ERT)系统采集的垂直管道气液两相流实验数据,通过计算不同时刻系统采集的数据均值,生成一维时间序列并进行相空间重构,绘制递归图。对绘制的递归图进行阈值分割,并分析了两相流流动特性。计算了不同流型对应无阈值递归图的图像信息熵范围：泡状流为0.570～0.660;泡状流到弹状流过渡流型为2.300～3.200;弹状流为3.650～4.100;段塞流为4.300～4.600;段塞流到混状流过渡流型为4.650～4.950。结果表明各流型递归图图像信息熵范围分隔明显,可有效识别这5种流型。     

斜置隔振系统功率流传递特性

针对工程中常见的复杂柔性耦合隔振系统,本文对隔振器斜置的情况进行了研究.在充分考虑基础结构的柔性、各支承间的耦合作用的前提下,分析了机器设备-隔振器-柔性基础这一振动隔离系统的动态特性,推导了系统功率流传递表达式,并且结合工程实际对斜置隔振系统的理论模型进行了具体的数值计算,绘制了功率流传递曲线,着重分析了隔振器倾斜角度的变化对输入到基础梁功率流的影响.     

基于卷积神经网络与门控循环单元的气液两相流流型识别方法

提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与门控循环单元(GRU)的垂直管道气液两相流流型识别方法。该方法基于电阻层析成像(ERT)系统的重建图像,对其填充处理后进行离散余弦变换(DCT),求取最大、最小 DCT 系数的差值,选取一定帧数长度数据作为网络输入,对流型进行识别。分析了输入序列长度对CNN-GRU、CNN 及 GRU 网络分类准确的影响,确定了最佳输入向量维度分别为 60、65 及 50,使用实验数据对3种网络进行训练、测试,结果表明,CNN-GRU网络分类准确率最高,平均流型识别准确率可达 99.40%。     

基于1D-CNN-AdaBoost及电阻层析成像的两相流流型辨识

基于电阻层析成像(ERT)系统采集的垂直管气液两相流测量数据,将一维卷积神经网络(1D-CNN)与AdaBoost(Adaptive Boosting)相结合,构建1D-CNN-AdaBoost算法,进行了气液两相流流型辩识研究。该算法使用5个1D-CNN作为弱分类器,通过实验数据样本训练,结合AdaBoost形成最终的强分类器。将1D-CNN-AdaBoost算法与BP神经网络、支持向量机及决策树算法进行比较,结果表明,1D-CNN-AdaBoost算法辨识正确率高于其他算法,平均辨识正确率可达97%。     

气液两相流流型振荡诱发制冷循环不稳定性的实验研究

研究利用变制冷剂流量制冷循环的实验平台结合流动显示方法发现:1)蒸发器出口的制冷剂气液两相流流型存在过热蒸汽流和雾状流两种型式,二者之间存在一个转变过渡区域,此时,两种流型闪动交替出现,回气温度随机性波动;2)膨胀阀出口(即蒸发器入口)的制冷剂气液两相流的流型存在液一气分相流、泡一气分相流两种型式,二者之间也存在一个转变过渡区,此时两种流型交替出现,制冷循环周期性振荡,蒸发温度、回气温度、排气温度等参数周期性波动:且振荡周期随着制冷循环制冷剂流量的增大而缩短.     

基于微波的管内气固两相动静特性的实验研究

本文首先根据气固两相流参数测量的特性搭建了气固两相流试验台,其中包括静态微波吸收试验台以及小型垂直气固两相流试验台;并且建立了一套基于虚拟仪器的试验数据采集和处理分析系统.然后,对在静态和动态情况下的微波信号吸收特性进行了试验研究,最后,通过对实验数据的分析,建立了相应的数学模型.     

气液两相流管道噪声测试

气液两相流管道内气流扰动、气体与液体的扰动产生噪声。利用双通道数据采集器/频谱分析仪对实验管道沿程噪声进行数据采集与处理,得到管道噪声频谱图。改变实验条件,对不同气体流量,不同含液量的管道进行噪声测试。通过对噪声频谱图的数据统计与分析,对管道噪声特性进行总结。通过分析可知,管道噪声检测是确定输气管道是否含液及是否出现液塞的有效方法。     

基于电容层析成像系统测量信号稀疏性的两相流流型辨识

提出了基于电容层析成像(ECT)测量电容信号稀疏性的两相流流型辨识算法,该算法首先使用所有流型对应的归一化测量电容值信号构建一个过完备字典,并将待辨识样本通过该过完备字典进行稀疏表示,使其具有稀疏性并满足稀疏重构的基本要求,然后以压缩感知的正交匹配追踪(OMP)算法求取各标准样本对应于完备样本集的稀疏解,最后根据待辨识...     

激光多普勒流动测量技术在颗粒流体两相流中的应用

分析介绍了激光多普勒流动测量技术的原理和用LDV／PDPA同时测定颗粒流体两相速度和粒径大小的基本方法，并进一步讨论了用LDV／PDPA测量颗粒浓度和两相流动动态特性的问题。     

科氏流量计气-液两相流的数值模拟

针对科氏流量计在测量含气-液两相的流体时,流量计随着气体含量的增加,测量稳定性逐步变差的问题,采用流固耦合有限元技术,对科氏流量计进行了模态分析和流固耦合振动分析。作为一个实例,使用该方法模拟气泡含量以及分布对测量稳定性的影响,在气泡含量1%左右时测量相对稳定,气泡含量大于5%时测量稳定性很快变差。