基于神经网络的两相流流型识别方法研究

贾志海; 牛刚; 王经

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基于神经网络的两相流流型识别方法研究

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采集了水平管内气水两相流动的差压信号,利用概率密度函数(PDF)对差压信号特征进行了分析;定义了PDF的四个特征参数,即PDF波峰个数K1、波峰峰值K2、波峰位置K3、以及PDF的方差K4来反映流型的特征.运用四个参数构成的特征向量对径向基函数(RBF)神经网络进行训练并识别流型,结果表明,该方法具有识别速度快、准确率高的特点,从而为两相流的流型识别提供了一种有效的手段.

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来源
《高校化学工程学报》 |2005年第3期|368-372|共5页
作者
贾志海; 牛刚; 王经;
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作者单位

上海交通大学,机械学院,航空航天系,上海,200030;

上海交通大学,机械学院,航空航天系,上海,200030;

上海交通大学,机械学院,航空航天系,上海,200030;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类流体力学过程及原理;人工神经网络与计算;
关键词
两相流; 流型识别; 概率密度函数(PDF); 神经网络;

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