本文選題：納米流體　切入點：氣液兩相流　出處：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報》2016年12期

【摘要】：為快速識別流型的類型,提出微細(xì)通道納米流體氣液兩相流流型K-means聚類識別的方法,該方法采用高速攝像機(jī)獲取微細(xì)通道內(nèi)氣液兩相流的流型圖像,利用灰度流型圖像的直方圖獲得峰值并且該峰值作為K-means聚類的初始中心點,結(jié)合不變矩原理和歐氏距離進(jìn)行相似度流型圖像的識別。由查準(zhǔn)率-查全率評估體系和5 500幅流型圖像識別實驗的執(zhí)行耗時分析結(jié)果表明:采用K-means聚類對微細(xì)通道納米流體氣液兩相流流型進(jìn)行識別的整體識別率達(dá)到97.8%,其中彈狀和泡狀識別率為100%。該方法為微細(xì)通道納米流體兩相流的在線識別流型提供了一種新途徑。
[Abstract]:In order to identify the type of flow patterns quickly, a K-means clustering method for identification of gas-liquid two-phase flow patterns in micro-channels is proposed. The flow pattern images of gas-liquid two-phase flows in micro-channels are obtained by high-speed video camera. The peak value is obtained by using histogram of grayscale flow pattern image and the peak value is used as the initial center of K-means clustering. Based on the principle of moment invariant and Euclidean distance, the similarity flow pattern image recognition is realized. The results show that the K-means clustering method is used to solve the problem of micro-fine pass by using the precision and recall evaluation system and the execution time analysis of 5,500 flow pattern image recognition experiments. The overall recognition rate of gas-liquid two-phase flow pattern of nanoscale fluid is 97.8, and the recognition rate of slug and bubble is 100. This method provides a new way for on-line identification of two-phase flow of nano-fluid in micro-channel.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車學(xué)院;廣東科技學(xué)院機(jī)電工程系;廣西大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(21276090)
【分類號】：O359.1

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本文編號：1663577