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用神经网络法预测鼓泡塔内的气含率
引用本文:罗湘华,吴元欣,李定或. 用神经网络法预测鼓泡塔内的气含率[J]. 化学工程, 2003, 31(3): 41-44,49
作者姓名:罗湘华  吴元欣  李定或
作者单位:武汉化工学院,化工系,湖北,武汉,430073
基金项目:国家自然科学基金资助 ( 2 0 0 76 0 36 )
摘    要:在 2 0 0 0多组公开发表的鼓泡塔实验数据组成的数据库基础上 ,提出了一个预测鼓泡塔内气含率的关联式 ,介绍了一种新的神经网络回归方法。将该方法与受力分析结合起来得到 4个对鼓泡塔内气含率影响较大的无因次准数 ,对所得到的模型作出评价

关 键 词:鼓泡塔  气含率  神经网络  关联式
文章编号:1005-9954(2003)03-0041-04

Prediction of Gas Holdup in Bubble Columns Using Artificial Neural Network
LUO Xiang hua,WU Yuan xin,LI Ding huo. Prediction of Gas Holdup in Bubble Columns Using Artificial Neural Network[J]. Chemical Engineering, 2003, 31(3): 41-44,49
Authors:LUO Xiang hua  WU Yuan xin  LI Ding huo
Abstract:On the basis of a large data bank consisting of more than 2000 experimental results published for bubble columns, a state of the art correlation for the prediction of gas holdup was proposed. A new method of neural network regression was introduced,and it was applied by combined with force analysis to identify four most expressive dimensionless groups. Assessment of the correlation was demonstrated.
Keywords:bubble column  gas holdup  neural network  correlation  
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