【摘要】：旋風(fēng)分離器是氣固分離器中應(yīng)用最廣泛的設(shè)備,它是一種依靠離心力將固體顆粒從氣流中分離出來(lái)的分離器。由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單維修方便等原因,它被廣泛的應(yīng)用在了化工、能源和環(huán)保等領(lǐng)域。效率和壓降是旋風(fēng)分離器的兩個(gè)相互矛盾的性能參數(shù),追求高效低阻的旋風(fēng)分離器設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。在旋風(fēng)分離器的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題中目標(biāo)函數(shù)一般有理論與半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ�、�?jì)算流體動(dòng)力學(xué)模型和元模型三種形式。其中,不同的理論與半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)算結(jié)果由于采用了不同的假設(shè)和簡(jiǎn)化條件會(huì)有很大的偏差,而計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)模型又是一個(gè)耗時(shí)耗費(fèi)的工作且不適于應(yīng)用在迭代優(yōu)化任務(wù)中,因此構(gòu)建一個(gè)由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或模擬計(jì)算數(shù)據(jù)通過(guò)復(fù)雜過(guò)程建模得到的簡(jiǎn)單有效的元模型是非常有意義的。為了清晰地描述效率、壓降與旋風(fēng)分離器的結(jié)構(gòu)參數(shù)和操作條件之間的復(fù)雜非線性關(guān)系,采用基于主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)和粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)技術(shù)的支持向量回歸算法(Support Vector Regression,SVR)對(duì)旋風(fēng)分離器的粒級(jí)效率和壓降進(jìn)行建模。利用主元分析法、隨機(jī)抽樣技術(shù)和歸一化方法對(duì)文獻(xiàn)中提供的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,然后通過(guò)粒子群優(yōu)化算法確定支持向量回歸模型中的懲罰系數(shù)C、核函數(shù)的參數(shù)g和不敏感損失ε,最后用80%的預(yù)處理數(shù)據(jù)對(duì)已獲得優(yōu)化參數(shù)的SVR模型進(jìn)行訓(xùn)練,用剩余的20%數(shù)據(jù)測(cè)試模型的泛化能力。將PCA、PSO和SVR三種算法耦合在一起的PCA-PSO-SVR模型對(duì)粒級(jí)效率和壓降的測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)的均方誤差分別為6.948e-4和8.982e-4,相關(guān)系數(shù)分別為0.982和0.990,通過(guò)比較說(shuō)明該模型比現(xiàn)有旋風(fēng)分離器效率和壓降的理論與半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀⒃Ｐ途哂懈叩臏?zhǔn)確性、泛化能力和魯棒性。將這兩個(gè)元模型作為目標(biāo)函數(shù)應(yīng)用到多級(jí)串聯(lián)旋風(fēng)分離器的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)會(huì)得到更好的結(jié)果。旋風(fēng)分離器是氣固分離的重要設(shè)備,然而在大多數(shù)工業(yè)中,單級(jí)的旋風(fēng)分離器并不能滿足生產(chǎn)的需要,需要用到三個(gè)甚至更多旋風(fēng)分離器串聯(lián)起來(lái)協(xié)同工作。但目前有關(guān)多級(jí)串聯(lián)旋風(fēng)分離器的研究較少,而且大多數(shù)的旋風(fēng)分離器的結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究只針對(duì)提高效率和降低壓降兩個(gè)目標(biāo)并沒(méi)有考慮如何降低成本。本文利用多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法(Multi-objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)以建立的兩個(gè)PCA-PSO-SVR模型和成本為目標(biāo)函數(shù)對(duì)三級(jí)串聯(lián)PV型旋風(fēng)分離器的入口截面比K_a、排氣管下口直徑比(?)和筒體直徑D在固定入口流量的情況下進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。這種多目標(biāo)優(yōu)化方法為多級(jí)串聯(lián)旋風(fēng)分離器的設(shè)計(jì)提供了一種新的方法,它的結(jié)果是得到了一組權(quán)衡壓降、效率和成本關(guān)系的Pareto最優(yōu)解。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TH237.5
【圖文】：

太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第一章 緒論義簡(jiǎn)單的氣固分離裝置，本身并沒(méi)有復(fù)特點(diǎn)，被廣泛的應(yīng)用在了化工、能源，它包括以下幾個(gè)結(jié)構(gòu)參數(shù)：入口高 S、筒體直徑 D、排塵口直徑 B、筒的分離原理是氣固兩相在分離器內(nèi)受甩向外壁面與氣相分離。

度主元分析法并成功的應(yīng)用到了化工過(guò)程“時(shí)滯移位”方法來(lái)將動(dòng)態(tài)行為包括在主析維算法。它是最常用的降維算法之一，可大的弊端。主成分分析是一種基于變量協(xié)法。PCA 的思想是根據(jù)最大方差理論將 n主元，是舊特征的線性組合，新的 k 個(gè)特。如下圖 2-1 所示，PCA 實(shí)現(xiàn)降維的過(guò)程標(biāo)系，在這個(gè)新坐標(biāo)系里樣本點(diǎn)在某些軸

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本文編號(hào)：2718759