Optimization of vane demister based on neural network and genetic algorithm:

San He; Hang Liu; Yongli Zou; Qinqin Zhang

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Optimization of vane demister based on neural network and genetic algorithm:

机译：基于神经网络和遗传算法的叶片除雾器优化：

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A vane demister is widely used for separating tiny droplets from gas streams in the petroleum industry, chemical engineering, and other industries. To obtain optimal structure and operation parameters, a method based on orthogonal experiment design is often adopted. However, in most cases, results from an orthogonal experiment design are suboptimal solutions when there are fewer experiments to optimize the vane demister performance. In this study, to obtain the maximum separation efficiency and minimum pressure drop, Fluent software was used to simulate the two-phase flow of gas and liquid in vane demister with different structural parameters and operation parameters, generating 473 solutions as the sample database. Based on this database, a back propagation neural network was used to establish the prediction model for the separation efficiency and pressure drop, and a genetic algorithm was used for multi-target optimization of this model. The optimization results were compared to Fluent simulation result...

机译：叶片除雾器在石油工业，化学工程和其他工业中广泛用于从气流中分离微小的液滴。为了获得最佳的结构和运行参数，通常采用基于正交实验设计的方法。但是，在大多数情况下，当为优化叶片除雾器性能而进行的实验较少时，正交实验设计的结果是次优解决方案。在这项研究中，为了获得最大的分离效率和最小的压降，使用Fluent软件模拟了具有不同结构参数和运行参数的叶片除雾器中气液两相流，生成了473个溶液作为样品数据库。在此数据库的基础上，使用反向传播神经网络建立分离效率和压降的预测模型，并使用遗传算法对该模型进行多目标优化。将优化结果与Fluent仿真结果进行了比较...

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来源
《Advances in Mechanical Engineering》 |2019年第3期|共12页
作者
San He; Hang Liu; Yongli Zou; Qinqin Zhang;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类机械、仪表工业;
关键词
Vane demisteroptimizationorthogonal experiment designback propagation neural networkgenetic algorithm;

机译：叶片除雾器优化正交试验设计反向传播神经网络遗传算法;

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