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基于人工神经网络的水平管道气液两相流流型识别算法研究
被引量：
3
1
作者
姚鹏川
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1040-1047,共8页
流型是研究流动过程中一个十分重要的水力学状态参数,传统流型识别方法一般采用观测手段,往往需要苛刻的实验观测条件,难以应用在工程中。本文利用人工神经网络黑匣子特性通过人工神经网络对从水平管道内气液两相流流型测量实验中获取...
流型是研究流动过程中一个十分重要的水力学状态参数,传统流型识别方法一般采用观测手段,往往需要苛刻的实验观测条件,难以应用在工程中。本文利用人工神经网络黑匣子特性通过人工神经网络对从水平管道内气液两相流流型测量实验中获取的数据进行学习,设计了一种无需使用直接观测手段而仅基于两相流速的流型识别的模型并进行了测试,效果良好,误差率低,提出了一种基于数据的流型识别方法。并对人工神经网络模型进行了神经网络结构无关性分析,研究了神经网络隐藏层神经元数对模型精度的影响。
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关键词
流型识别
人工神经网络
数据驱动方法
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职称材料
题名
基于人工神经网络的水平管道气液两相流流型识别算法研究
被引量：
3
1
作者
姚鹏川
机构
中国核动力研究设计院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1040-1047,共8页
文摘
流型是研究流动过程中一个十分重要的水力学状态参数,传统流型识别方法一般采用观测手段,往往需要苛刻的实验观测条件,难以应用在工程中。本文利用人工神经网络黑匣子特性通过人工神经网络对从水平管道内气液两相流流型测量实验中获取的数据进行学习,设计了一种无需使用直接观测手段而仅基于两相流速的流型识别的模型并进行了测试,效果良好,误差率低,提出了一种基于数据的流型识别方法。并对人工神经网络模型进行了神经网络结构无关性分析,研究了神经网络隐藏层神经元数对模型精度的影响。
关键词
流型识别
人工神经网络
数据驱动方法
Keywords
flow pattern recognition
artificial neural network
data driven method
分类号
TL33 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于人工神经网络的水平管道气液两相流流型识别算法研究
姚鹏川
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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