期刊文献+

基于神经网络的旋风分离器分离效率研究

Separation Efficiency of Cyclone Separator Based on BP Neural Network
下载PDF
导出
摘要 采用流体力学软件Fluent对不同结构的旋风分离器气固流场进行了数值模拟,并基于BP神经网络建立了旋风分离器的分离效率模型。对模型进行验证后表明,BP神经网络具有逼近复杂非线性函数的能力,能够快速估算出旋风分离器分离效率,并且预测的分离效率的误差低于5%,能够完全满足工程实际要求。 This paper uses the fluid dynamics software Fluent to do the numerical simulations of cyclone separators with various geometries and establishes the model of its separation efficiency based on BP neural network.The results show that the BP neural network can quickly estimate its separation efficiency and the error of the estimated separation efficiency is below 5%.It fully meets the engineering requirements.
作者 胡江玮 陆金桂 HU Jiangwei;LU Jingui(College of Mechanical and Power Engineering,Nanjing University of Technology,Nanjing 211816,China)
出处 《机械制造与自动化》 2018年第5期145-148,共4页 Machine Building & Automation
关键词 旋风分离器 数值模拟 分离效率 神经网络 cyclone separator numerical simulation separation efficiency neural network
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献76

共引文献172

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部