本文關(guān)鍵詞：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非球形顆粒曳力系數(shù)預(yù)測(cè)　出處：《工程熱物理學(xué)報(bào)》2017年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：本文通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法對(duì)非球形顆粒氣固曳力系數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)及分析。首先比較了BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RBF(Radical Basis Function)基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)Pettyjohn和Christiansen等人實(shí)驗(yàn)工況中的結(jié)果進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,采用RBF方法預(yù)測(cè)非球形顆粒氣固曳力系數(shù)誤差較小,計(jì)算效率較高。同時(shí),應(yīng)用RBF基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)不同形狀因子下的氣固曳力系數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)和分析。研究結(jié)果表明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于非球形顆粒氣固曳力系數(shù)的預(yù)測(cè)研究,本文研究結(jié)果為復(fù)雜形狀顆粒氣固曳力系數(shù)的預(yù)測(cè)提供了一種有效的手段。
[Abstract]:Based on artificial neural network forecasting method for non spherical particle drag coefficients were predicted and analyzed. This paper first compares the BP neural network model (Backpropagation) and RBF (Radical Basis Function) neural network model to predict the Pettyjohn and Christiansen et al in the experimental conditions. The results show that the RBF method is used to predict the non spherical particle drag coefficient error is small, high computational efficiency. At the same time, the application of RBF based neural network model, the different shape factor under gas-solid drag coefficient was predicted and analyzed. The results show that the artificial neural network can be used for prediction of non spherical particle drag coefficient, the results of this study provide a an effective method for the complicated gas-solid drag coefficient prediction.

【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)能源科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃(No.91534112);國(guó)家自然科學(xué)基金委優(yōu)秀青年基金(No.51322601)
【分類號(hào)】：O347.7
【正文快照】： 0引言固體顆粒在連續(xù)性流體中的輸運(yùn)是一種普遍現(xiàn)象。針對(duì)固體顆粒的輸運(yùn)過(guò)程,研究者們從實(shí)驗(yàn)和數(shù)值模擬兩方面進(jìn)行了大量的研究但是,研究多集中于球形顆粒,而實(shí)際工業(yè)過(guò)程中不可避免的會(huì)有非球形顆粒的存在。由于非球形顆粒形狀因子的存在,其運(yùn)動(dòng)特性與球形顆粒有著較大的差

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本文編號(hào)：1367433