基于遗传算法/神经网络组合技术的气液两相流型辨识

• 作者: 吴昊天 张凤娟 陈国定
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 轴承腔 两相流 流型识别 遗传算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 页码范围: 670-672
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3975字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1003-8728.2005.06.011

摘要

通过采用遗传算法训练BP神经网络、优化网络权值的技术,对气液两相流的流型进行了辨识研究,在此基础上建立了基于遗传算法/神经网络组合技术的气液两相流流型的预测模型,从而为发动机轴承腔内润滑油气液两相流流型识别提供了技术支持,也为考虑轴承腔气液两相流的相关设计和实验工作提供了技术条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈国定	西北工业大学机电学院	214	2303	23.0	36.0
2	吴昊天	西北工业大学机电学院	15	176	8.0	13.0
3	张凤娟	西北工业大学机电学院	4	37	4.0	4.0