申请/专利权人：南京澳博工业智能科技研究院有限公司;江西理工大学

申请日：2021-11-09

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN114036670B

主分类号：G06F30/17

分类号：G06F30/17;G06F30/27;G06F30/28;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.03.01#实质审查的生效;2022.02.11#公开

摘要：本发明提出一种基于迁移学习优化液‑固水力旋流器分离性能的方法，该方法包括如下步骤：训练并建立液‑固水力旋流器在各工况下的数据源域，通过迁移学习对未知模态下的工况进行建模，以确定液‑固水力旋流器的特性参数；获取液‑固水力旋流器的经验特性参数；根据液‑固水力旋流器的特性参数以及所获取的经验特性参数进行数值模拟；通过数值模拟以确定得到通过迁移学习所确定的液‑固水力旋流器的几何模型；计算气‑液两相流的流动特性、空气柱特性、固相流动特性以及液‑固水力旋流器的模拟分离效率；进而计算得到液‑固水力旋流器的最优分离效率值。本发明可高效地实现液‑固分离水力旋流器分离性能的提升。

主权项：1.一种基于迁移学习优化液-固水力旋流器分离性能的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：训练并建立所述液-固水力旋流器在各工况下的数据源域，通过迁移学习对未知模态下的工况进行建模，以确定所述液-固水力旋流器的特性参数；步骤二：获取所述液-固水力旋流器的经验特性参数；步骤三：根据所述液-固水力旋流器的特性参数，以及所获取的所述经验特性参数，采用二次正交旋转组合试验方法分别进行数值模拟；步骤四：通过步骤三中的数值模拟分别确定得到通过迁移学习所确定的液-固水力旋流器的几何模型，以及通过所述经验特性参数所确定的液-固水力旋流器的几何模型；步骤五：利用计算流体动力学原理，仿真计算通过迁移学习所确定的液-固水力旋流器的几何模型对应的气-液两相流的流动特性、空气柱特性、固相流动特性以及液-固水力旋流器的模拟分离效率，以及仿真计算通过经验特性参数所确定的液-固水力旋流器的几何模型对应的气-液两相流的流动特性、空气柱特性、固相流动特性以及液-固水力旋流器的模拟分离效率；步骤六：根据各所述气-液两相流的流动特性、空气柱特性、固相流动特性以及液-固水力旋流器的模拟分离效率，确定得到所述液-固水力旋流器的最优分离效率值。

全文数据：

权利要求：

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