基于人工神经网络的油水旋流分离器分离性能预测

• 作者: 卢明昌 易经纬 盛宏至 舒朝晖
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 水力旋流器 BP神经网络 遗传算法 PRP共轭梯度法 油水分离 分离性能
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 页码范围: 79-81
• 页数: 3页
• 分类号: TQ051
• 字数: 2480字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2007.05.023

摘要

采用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的油水分离过程.根据水力旋流器的实际运行条件,确定旋流器模型设计中的优化神经网络结构,将遗传算法用于优化三层BP神经网络的初始权重,采用PRP共轭梯度法优化BP算法.结果表明,采用人工神经网络模型预测油水分离水力旋流器的分离性能是切实可行的,它能成功地模拟旋流器的分离过程,进而实现旋流器操作控制的优化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒朝晖	华中科技大学能源与动力工程学院	41	479	13.0	20.0
2	盛宏至	中国科学院力学研究所	54	631	14.0	22.0
3	卢明昌	中国科学院力学研究所	2	28	2.0	2.0
4	易经纬	华中科技大学能源与动力工程学院	2	19	2.0	2.0