气力喷头雾化特性的实验测定与神经网络数值模拟

来源 :江苏理工大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:Q13696800
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在改变气力喷头的空气过流面积、吸液面与喷口之间的高度差和压力的条件下 ,测量了雾滴的直径 (体积中径DVMD) 用改进的BP算法人工神经网络对测试数据进行建模 ,通过建立好的模型进行仿真 从仿真结果发现 :在其余参数不变的情况下吸液高度对雾滴直径的影响呈线性递增关系 ;吸液高度不变时 ,对于不同的空气过流面积都存在使雾滴直径最小的压力值 ,并且都存在在低压区雾滴直径变化较小 ,在高压区雾滴直径变化较大的趋势 ;在吸液高度不变时 ,不同的空气过流面积都存在空气压力越高雾滴直径越细的现象 The droplet diameter (volume median diameter DVMD) was measured under the conditions of changing the air flow area of ​​the air nozzle, the height difference between the liquid suction surface and the nozzle, and the pressure. The improved BP arithmetic artificial neural network was used to test the data Modeling, through the establishment of a good model to simulate From the simulation results show that: in the remaining parameters of the same circumstances, the suction height of the droplet diameter linearly increasing the relationship; the same suction height, for different air overcurrent There is a pressure drop that makes the diameter of the droplet the smallest, and there is a tendency that the diameter of the droplet changes little in the low-pressure area and the diameter of the droplet in the high pressure area changes greatly. When the height of the liquid is constant, different air flows There is a phenomenon that the air pressure is higher and the droplet diameter is finer
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