以空氣與水為工質(zhì),運(yùn)用壓差傳感器與光學(xué)位置傳感器和高速攝像機(jī)對(duì)水力直徑3.0 mm的小通道水平圓管內(nèi)氣液兩相流進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。根據(jù)壓差波動(dòng)信號(hào)圖、光電傳感器模擬信號(hào)圖及高速攝像機(jī)拍攝所得流型圖對(duì)小通道內(nèi)氣液兩相流進(jìn)行流型辨識(shí),辨識(shí)結(jié)果表明:存在環(huán)狀流、層狀流、間歇流、以及段塞流四種流型;對(duì)四種流型所對(duì)應(yīng)壓差波動(dòng)信號(hào)進(jìn)行LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析預(yù)測(cè),結(jié)果表明:LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可實(shí)現(xiàn)小通道氣液兩相流壓差信號(hào)的在線預(yù)測(cè),且預(yù)測(cè)結(jié)果精確,四種流型的均方誤差分別為0.004、0.0099、0.0075、0.0156。 

【文章來(lái)源】：真空科學(xué)與技術(shù)學(xué)報(bào). 2020,40(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
2 傳感器的流型辨識(shí)
    2.1 光電傳感器原理介紹
    2.2 流型辨識(shí)分析
3 基于壓差波動(dòng)信號(hào)的LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期預(yù)測(cè)
    3.1 LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
    3.2 噪聲平滑
    3.3 LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果
4 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合變量電動(dòng)汽車(chē)充電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法技術(shù)研究[J]. 王琨,高敬更,張勇紅,魏立兵,李鵬,楊春光,董智穎.  工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置. 2019(01)
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博士論文
[1]基于傳感器數(shù)據(jù)融合的小通道氣液兩相流參數(shù)測(cè)量新方法研究[D]. 龍軍.浙江大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于多視覺(jué)的小管道氣液兩相流參數(shù)測(cè)量研究[D]. 鄭小虎.浙江大學(xué) 2016
[2]小通道套管換熱器內(nèi)流體流動(dòng)與傳熱性能研究[D]. 石國(guó)慶.東南大學(xué) 2015
[3]圓形小通道內(nèi)氣液兩相流動(dòng)特性研究[D]. 肖飛.東北電力大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3324004