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摘要:
为了表征颗粒在矩形裂缝通道中沉降时壁面对沉降速度的影响,基于人工神经网络(ANN)提出壁面因子预测方法,提取影响颗粒沉降速度的7个参数(ρf,ρp ,d,d/a,a /b,K 和 n)作为特征值,借助 Machac 的70组试验数据对模型进行训练和预测,并将人工神经网络预测结果与 Miyamura 公式和刘马林公式计算结果进行对比分析.结果表明:人工神经网络模型具有较高的精度,90%的预测结果误差小于7.5%.与 Miyamura 公式和刘马林公式相比,人工神经网络模型不但在处理平行板模型和矩形模型时有较高的工程精度,而且具有更广泛的适用范围,能够满足更加复杂的工程需要.
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文献信息
篇名 考虑壁面影响的矩形裂缝通道中的颗粒沉降
来源期刊 排灌机械工程学报 学科 物理学
关键词 矩形流道 壁面影响 颗粒沉降 人工神经网络 Miyamura 公式 刘马林公式
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 流体工程
研究方向 页码范围 1074-1078
页数 5页 分类号 O359
字数 3222字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-8530.14.0122
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 薛建泉 中国石油大学华东石油工程学院 5 50 3.0 5.0
2 张国栋 中国石油大学华东石油工程学院 34 140 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
矩形流道
壁面影响
颗粒沉降
人工神经网络
Miyamura 公式
刘马林公式
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
排灌机械工程学报
月刊
1674-8530
32-1814/TH
大16开
江苏省镇江市梦溪园巷30号
28-82
1982
chi
出版文献量(篇)
3006
总下载数(次)
3
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