当前位置:主页 > 科技论文 > 力学论文 >

基于多层感知器的气液两相流流型识别方法

发布时间:2024-04-07 21:04
  通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

图1系统测量原理框图

图1系统测量原理框图

电阻层析成像系统主要是由传感器、数据采集系统及计算机构成[9],其系统测量原理框图如图1所示。传感器是由16个金属电极构成,安装于被测区域外围,任意一对电极的电阻都对被测区域特定范围内的介质变化敏感。电阻数值的变化可以反映介质分布和变化。ERT系统16电极测量结构图如图2所示。数....


图2ERT系统16电极测量结构图

图2ERT系统16电极测量结构图

传感器是由16个金属电极构成,安装于被测区域外围,任意一对电极的电阻都对被测区域特定范围内的介质变化敏感。电阻数值的变化可以反映介质分布和变化。ERT系统16电极测量结构图如图2所示。数据采集系统通过信号电缆与传感器相连,以电阻测量电路测量传感器所有电极对的电阻值。电阻测量值的个....


图3多层感知器网络结构图

图3多层感知器网络结构图

多层感知器中一共包含4层,一个输入层、两个隐藏层和一个输出层。电阻层析成像系统可以采集到120个电阻值,数据预处理后会产生120个特征字段,为了更好地表示数据特征,输入层不做任何降维处理,设置为120;第一个隐藏层和第二个隐藏层分别设置40个和30个神经元,隐藏层均使用概率分布的....


图4气液两相流实验装置

图4气液两相流实验装置

通过调节控制气泡发生装置进气量和间隔时间可以实现不同流型的产生。当电极传感器管道内进气量较小时,管道中可以产生泡状流,随着进气量的增加和间隔时间的变化逐渐有弹状流的出现,在泡状流渐变到弹状流的过程中,把还没有足够大的泡型认为是一个临界值,此临界值之前的泡型认为是泡状流,此临界值之....



本文编号:3947969

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/lxlw/3947969.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图

版权申明:资料由用户31efe***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com