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基于电导波动信号混沌分析的气液两相流流型表征

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第一章绪论

1.1两相流检测技术研究意义

1.2基于非线性时间序列分析的两相流流型表征进展

1.2.1基于混沌及分形时间序列的两相流流型分析

1.2.2基于神经网络的多相流流型分析

1.3本文的研究主要内容

第二章混沌时间序列分析算法评价

2.1相空间重建的基本思想

2.2计算时间延迟的基本方法

2.2.1互信息函数法-Ⅰ

2.2.2互信息函数法-Ⅱ

2.2.3自相关方法

2.2.4 C-C算法

2.3各算法特点的比较评价

2.3.1无噪声时间序列的延迟时间算法评价

2.3.2有噪声时间序列的延迟时间算法评价

第三章垂直上升管中气液两相流动态实验

3.1阵列电导传感器介绍

3.2测量系统

3.3实验装置及其电导波动信号采集

3.4电导波动信号的时频域特性

第四章气液两相流流型的混沌特性表征

4.1关联维数计算

4.2流型表征结果与分析

第五章结论

参考文献

发表论文和科研情况说明

致 谢

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摘要

延迟时间嵌入参数对混沌吸引子重构有着重要影响,所以,在相空间重建中必须选择适当的延迟时间。本文首先以Lorenz混沌方程产生的非线性时间序列为例,讨论了在不同时间序列长度下各种延迟时间算法对噪声的适用性。研究发现,采用C-C算法计算延迟时间的鲁棒性强,Fraser等人的互信息算法及自相关函数算法则受噪声及序列长度影响,而Liebert等人的互信息算法无法计算出延迟时间。在此基础上,本文给出了垂直上升管中气水两相流电导波动信号混沌表征结果。发现在较低的水表观速度时,随着气相表观速度增加,泡状流及混状流动力学特性变得愈加复杂,而段塞流动力学特性则变得愈加简单;随着水相表观速度的增加,由于水相湍流脉动作用的影响,使得各种流型的动力学特性整体上变得愈加复杂,并且各种流型局部发生了不规则的波动。值得注意的是段塞流在水相:速度增大到一定值时,波动性又明显减弱。最后,本文根据混沌关联维随气相表观速度变化的曲线,给出了泡状流和混状流的边界线方程,发现水流量高时的边界线方程与水流量低时基本一致。

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