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Dynamic Characteristics Analysis on MHTGR Plant’s Secondary Side Fluid Flow Network 被引量:1
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作者 Maoxuan Song Zhe Dong 《Journal of Power and Energy Engineering》 2016年第7期15-22,共8页
Multipe NSSS (Nuclear Steam Supply System) modules use the common feeding-water system to drive the common turbine power generation set. The SSFFN (secondary side fluid flow network) of MHTGR plant has features i.e. s... Multipe NSSS (Nuclear Steam Supply System) modules use the common feeding-water system to drive the common turbine power generation set. The SSFFN (secondary side fluid flow network) of MHTGR plant has features i.e. strong-coupling and nonlinearity. A wide range of power switching operation will cause unsteady flow, which may destroy the working elements and will be a threat for normal operation. To overcome those problems, a differential-algebraic model and PI controllers are designed for the SSFFN. In MATLAB\SIMULINK environment, a simulation platform is established and used to make a simulation of SSFFN of a MHTGR plant with two NSSS modules, which uses feedwater valves to control the mass flow rate in each module instead of feedwater pump. Results reflect good robustness of controllers. 展开更多
关键词 MHTGR Plant Secondary Side fluid flow network a Differential-Algebraic Model PI Controllers
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Application of Stochastic Fracture Network with Numerical Fluid Flow Simulations to Groundwater Flow Modeling in Fractured Rocks
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作者 Wang Mingyu The University of Arizona, Tucson, Arizona, USA 85721 Department of Water Resources and Environmental Engineering, China University of Geosciences, Beijing 100083Chen Jinsong Wan Li Department of Water Resources and Environmental Engineering 《Journal of China University of Geosciences》 SCIE CSCD 2001年第3期240-248,共9页
The continuum approach in fluid flow modeling is generally applied to porous geological media, but has limited applicability to fractured rocks. With the presence of a discrete fracture network relatively sparsely dis... The continuum approach in fluid flow modeling is generally applied to porous geological media, but has limited applicability to fractured rocks. With the presence of a discrete fracture network relatively sparsely distributed in the matrix, it may be difficult or erroneous to use a porous medium fluid flow model with continuum assumptions to describe the fluid flow in fractured rocks at small or even large field scales. A discrete fracture fluid flow approach incorporating a stochastic fracture network with numerical fluid flow simulations could have the capability of capturing fluid flow behaviors such as inhomogeneity and anisotropy while reflecting the changes of hydraulic features at different scales. Moreover, this approach can be implemented to estimate the size of the representative elementary volume (REV) in order to find out the scales at which a porous medium flow model could be applied, and then to determine the hydraulic conductivity tensor for fractured rocks. The following topics are focused on in this study: (a) conceptual discrete fracture fluid flow modeling incorporating a stochastic fracture network with numerical flow simulations; (b) estimation of REV and hydraulic conductivity tensor for fractured rocks utilizing a stochastic fracture network with numerical fluid flow simulations; (c) investigation of the effect of fracture orientation and density on the hydraulic conductivity and REV by implementing a stochastic fracture network with numerical fluid flow simulations, and (d) fluid flow conceptual models accounting for major and minor fractures in the 2 D or 3 D flow fields incorporating a stochastic fracture network with numerical fluid flow simulations. 展开更多
关键词 discrete fracture fluid flow approach fractured rocks hydraulic conductivity tensor major fractures minor fractures numerical fluid flow simulations representative elementary volume stochastic fracture network.
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裂缝性储层石油地质特征与流体流动模拟研究
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作者 杨礼明 《中国高新科技》 2025年第11期52-54,共3页
裂缝性储层作为全球油气资源的重要载体,其复杂的地质特征与流体流动规律对油气勘探开发具有重要意义。文章系统总结了裂缝性储层的地质特征(包括裂缝网络的空间展布、岩石力学特性及成藏控制因素),并基于多尺度数值模拟方法,探讨了裂缝... 裂缝性储层作为全球油气资源的重要载体,其复杂的地质特征与流体流动规律对油气勘探开发具有重要意义。文章系统总结了裂缝性储层的地质特征(包括裂缝网络的空间展布、岩石力学特性及成藏控制因素),并基于多尺度数值模拟方法,探讨了裂缝-基质耦合作用下的流体运移规律。通过实例分析,验证了离散裂缝网络模型(DFN)与双重介质模型在动态预测中的适用性。文章指出,地质力学效应、非均质性表征及多相流耦合是未来研究的核心挑战。文章为裂缝性储层高效开发提供了理论支持与技术路径。 展开更多
关键词 裂缝性储层 地质特征 流体流动模拟 离散裂缝网络 双重介质模型
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基于数值模拟代理模型的蓄热器蒸汽流道均匀性优化
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作者 张茜颖 袁俊球 +1 位作者 王迪 谢小锋 《动力工程学报》 北大核心 2025年第9期1474-1482,1510,共10页
在蓄热器充汽流道设计中,两相流动现象导致设计面临诸多难点,通过引入仿生流道设计理念,可改善三维压力场分布均匀性从而提高充汽冷凝效率。通过借鉴仿生学原理开展进汽流道的设计,基于计算流体力学方法构建参数化模型。计算生成的数据... 在蓄热器充汽流道设计中,两相流动现象导致设计面临诸多难点,通过引入仿生流道设计理念,可改善三维压力场分布均匀性从而提高充汽冷凝效率。通过借鉴仿生学原理开展进汽流道的设计,基于计算流体力学方法构建参数化模型。计算生成的数据集被用于训练人工神经网络代理模型,进一步利用模拟退火寻找最优解,得到该类型仿生流道的最优管径参数。结果表明:在最优参数条件下,流道出口压力不均匀度下降10.91%,流道内湍动能损耗下降73.36%。研究成果为蒸汽蓄热罐进汽流道的设计提供了重要参考。 展开更多
关键词 蒸汽蓄热器 仿生流道设计 计算流体力学 神经网络代理模型 模拟退火优化
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基于等变图神经网络的拉格朗日粒子流模拟
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作者 蒋权 黄文清 苟志勇 《计算机应用》 北大核心 2025年第8期2666-2671,共6页
图神经网络(GNN)因能较好解决结构网格的问题,且有较强的组合泛化能力,被越来越多地应用于复杂的流体系统预测。然而,在拉格朗日无网格视角下,经过平移、旋转或翻转变换的流体粒子信息输入GNN会出现不可预测的输出问题。为了解决该问题... 图神经网络(GNN)因能较好解决结构网格的问题,且有较强的组合泛化能力,被越来越多地应用于复杂的流体系统预测。然而,在拉格朗日无网格视角下,经过平移、旋转或翻转变换的流体粒子信息输入GNN会出现不可预测的输出问题。为了解决该问题,提出基于等变图神经网络模拟(EGNS)的方法。首先,将几何向量转换为相对的等变量;其次,通过每一步具有等变性的消息传递使整个神经网络具有等变性,网络输出与输入等变量的空间变换保持一致;最后,在光滑粒子流体动力学(SPH)方法模拟的粒子轨迹里训练得到较优的EGNS模型。在公开流体仿真数据集上的实验结果表明,EGNS具有良好预测效果,相较于图神经网络模拟(GNS)的方法,EGNS在流体粒子运动形态、速度及典型细节的表现力上更准确,预测粒子的位置均方误差(MSE)减小了约16%。 展开更多
关键词 等变图神经网络 等变性 光滑粒子动力学 流体粒子 流动预测
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汽轮发电机带有交替径向风道的转子流体与传热耦合分析 被引量:4
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作者 李伟力 乔田怀 +3 位作者 李亚磊 李程昊 刘明洋 李志强 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期11-20,共10页
针对汽轮发电机带有交替径向通风道的转子发热冷却问题,以一台350 MW水氢氢冷汽轮发电机为研究对象,依据流体力学和传热学的基本理论,首先建立计及旋转的电机全域通风网络模型,采用逐次迭代法计算得到各支路流量和节点压力。其次,建立... 针对汽轮发电机带有交替径向通风道的转子发热冷却问题,以一台350 MW水氢氢冷汽轮发电机为研究对象,依据流体力学和传热学的基本理论,首先建立计及旋转的电机全域通风网络模型,采用逐次迭代法计算得到各支路流量和节点压力。其次,建立了带有交替径向风道的发电机转子流体-传热三维物理模型和数学模型,给出了基本假设和相应的边界条件,同时将通风网络计算得到的风速和压力作为转子求解域的耦合边界,采用有限体积法进行求解,计算结果与实测值吻合。然后分析了交替径向风道内流量分配和氢气流动情况,研究了转子内部氢气温度分布和槽楔出风口风温变化规律,探明了转子绕组和铁心轴向温度分布特性,讨论了副槽入口流量和槽楔出口直径对转子流体和温度的影响。得出副槽入口流量应控制在0.1~0.16 m^(3)/s范围内,且选择较小的槽楔出口直径,可以提高通风系统的效率与风量分配均匀性,降低转子轴向热不平衡。 展开更多
关键词 水氢氢冷汽轮发电机 交替径向风道 通风网络 流体流动与传热 有限体积法
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编织知识网络提升《化工原理》学习效果
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作者 高轶群 《当代化工研究》 CAS 2024年第9期133-135,共3页
化工原理是化工类专业的基础课程,是学生在理科基础上建立工程思想的关键课程。该门课程的学习存在知识点多且杂、难度大、不好学等问题,文章提出编织单元知识网络的方法,帮助学生提高学习效率,拓展自学能力。让学生在掌握课程知识的同... 化工原理是化工类专业的基础课程,是学生在理科基础上建立工程思想的关键课程。该门课程的学习存在知识点多且杂、难度大、不好学等问题,文章提出编织单元知识网络的方法,帮助学生提高学习效率,拓展自学能力。让学生在掌握课程知识的同时,也获得提高效率的学习方法。 展开更多
关键词 化工原理 知识网络 流体流动 学习效果
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基于LSTM预测反馈的垃圾焚烧烟气湿法脱酸控制优化 被引量:1
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作者 罗国鹏 胡思捷 +6 位作者 孙殿伟 黄群星 高峰 朱燕华 时丕伟 王松 汪守康 《能源工程》 2024年第4期69-77,共9页
吸收液流量控制是生活垃圾焚烧烟气湿法脱酸系统控制的关键,针对现有控制系统存在的pH值反馈延迟长导致流量控制不稳定的问题,提出基于LSTM神经网络算法的吸收液流量预测控制方法,利用脱酸系统进出口SO2浓度值等系统信息,构建吸收液流... 吸收液流量控制是生活垃圾焚烧烟气湿法脱酸系统控制的关键,针对现有控制系统存在的pH值反馈延迟长导致流量控制不稳定的问题,提出基于LSTM神经网络算法的吸收液流量预测控制方法,利用脱酸系统进出口SO2浓度值等系统信息,构建吸收液流量控制的前馈信号。通过对实际运行数据的建模分析,证明了LSTM模型在系统负荷变动平稳、入口二氧化硫浓度稳定的工况下,预测的吸收液流量与实际值在各个负荷段的预测误差为4.5%~6.3%,吸收液流量预测值与原始流量接近,满足出口SO2气体浓度稳定排放的条件。在系统负荷变动和入口烟气浓度波动的前提下,基于该预测模型调节吸收液流量,相较原先的pH值控制手段,吸收液流量相较原始流量平均增加1.7%,出口二氧化硫浓度值的波动范围缩小23.4%,出口二氧化硫排放总量下降8.77%,SO2排放的稳定性与效率都得到了明显的提高。 展开更多
关键词 湿法脱酸 吸收液流量 LSTM网络 预测 控制
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物理信息神经网络在两相流中的应用 被引量:1
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作者 张橙 李雪 +1 位作者 叶茂 刘中民 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期3835-3856,共22页
机器学习和数据科学相关研究从计算机科学学科涌向化学工程,将为化学工程领域创造变革范式的机会,其中物理信息神经网络(PINN)因将物理方程嵌入神经网络中使得网络输出满足物理规律而获得广泛关注。首先介绍PINN的算法思想及其采样策略... 机器学习和数据科学相关研究从计算机科学学科涌向化学工程,将为化学工程领域创造变革范式的机会,其中物理信息神经网络(PINN)因将物理方程嵌入神经网络中使得网络输出满足物理规律而获得广泛关注。首先介绍PINN的算法思想及其采样策略;进一步讨论对PINN的损失函数不同的处理方式,主要包括无观测值、方程降阶、方程离散化和只嵌入部分物理方程等;最后概述了PINN方法在气液两相流、多孔介质两相流、液固两相流、两相流传热等领域最新进展。 展开更多
关键词 流体力学 多相流 数值模拟 物理信息神经网络 采样策略 损失函数
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基于人工神经网络的流化床流场演化模拟 被引量:1
10
作者 吴雪岩 史天乐 +3 位作者 李飞 于三三 卢春喜 王维 《过程工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期904-913,共10页
计算流体动力学(CFD)是一种模拟流化床中复杂气固流动的常用方法,此方法计算效率较低,而人工神经网络(ANN)模型能克服这一缺点,实现高效计算。本工作结合CFD与人工神经网络,发展了一种快速获得流化床内流场演化的人工神经网络模型。该... 计算流体动力学(CFD)是一种模拟流化床中复杂气固流动的常用方法,此方法计算效率较低,而人工神经网络(ANN)模型能克服这一缺点,实现高效计算。本工作结合CFD与人工神经网络,发展了一种快速获得流化床内流场演化的人工神经网络模型。该模型对颗粒浓度、气体压力和气固两相速度构建了不同的网络结构,以多相质点网格(MP-PIC)方法模拟流化床得到的结果作为数据集进行训练。验证结果表明,该人工神经网络模型成功实现了对流化床中的颗粒浓度、气体压力和气固两相速度的预测。在精度方面,三种网络结构模型均可准确预测一个时间步长的流场数据,在进行长时间流场预测时仍存在误差。在计算效率方面,人工神经网络模型的计算速度约为MP-PIC方法的13000倍。 展开更多
关键词 流场演化 人工神经网络 多相流 流化床 计算流体力学
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DeepFlame:基于深度学习和高性能计算的反应流模拟开源平台 被引量:2
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作者 毛润泽 吴子恒 +2 位作者 徐嘉阳 章严 陈帜 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期1901-1907,共7页
近年来,深度学习被广泛认为是加速反应流模拟的一种可靠方法。近期开发了一个名为DeepFlame的开源平台,可以在模拟反应流过程中实现对机器学习库和算法的支持。基于DeepFlame,成功地采用深度神经网络来计算化学反应源项,并对DeepFlame... 近年来,深度学习被广泛认为是加速反应流模拟的一种可靠方法。近期开发了一个名为DeepFlame的开源平台,可以在模拟反应流过程中实现对机器学习库和算法的支持。基于DeepFlame,成功地采用深度神经网络来计算化学反应源项,并对DeepFlame平台进行了高性能优化。首先,为了充分发挥深度神经网络(DNN)的加速潜力,研究实现了DeepFlame对DNN多卡并行推理的支持,开发了节点内分割算法和主从通信结构,并完成了DeepFlame向图形处理单元(GPU)和深度计算单元(DCU)的移植。其次,还基于Nvidia AmgX库在GPU上实现了偏微分方程求解和离散稀疏矩阵构造。最后,对CPU-GPU/DCU异构架构上的新版本DeepFlame的计算性能进行了评估。结果表明,仅利用单个GPU卡,在模拟具有反应性的泰勒格林涡(TGV)时可以实现的最大加速比达到15。 展开更多
关键词 计算流体力学 反应流动 深度神经网络 GPU 偏微分方程
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基于A-RAFT模型的垂直管道输送测速方法
12
作者 田惠东 邹敏 +2 位作者 陈哲涵 马飞 刘博深 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期2159-2168,共10页
流速作为流动特性的重要参数之一,在垂直管道提升效率研究中有着重要地位.以管道固液两相流为研究对象,研究管道测速的方法.结合深度学习技术,提出了基于注意力机制的光流全场递归匹配模型(A-RAFT),提高了网络对速度场突变区域的估计能... 流速作为流动特性的重要参数之一,在垂直管道提升效率研究中有着重要地位.以管道固液两相流为研究对象,研究管道测速的方法.结合深度学习技术,提出了基于注意力机制的光流全场递归匹配模型(A-RAFT),提高了网络对速度场突变区域的估计能力;构建了一个虚实结合的数据集,用于训练神经网络模型.对新提出的模型与数据集进行评估,结果显示:该模型在合成的图像上实现了高精度的速度场计算,与现有其他模型相比,估计误差减小了15.6%;开展了垂直管道固体颗粒输送的模拟实验,本模型在实验中所采集的真实流场数据上同样展现了准确的估计性能,该模型对颗粒速度的测量平均相对误差低于5%.上述实验结果充分证明了该方法在速度场中有较高的估计精度,模型有较强的泛化能力.这一研究能够为能源开采、隧道掘进、污水处理以及长距离管道运输等领域中的固液两相流特性分析提供新思路. 展开更多
关键词 管道流 流体测速 固液两相流 神经网络 管道输送
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可压缩两气体流动的简化神经网络模型 被引量:1
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作者 刘子岩 许亮 刘耀峰 《气体物理》 2024年第2期33-42,共10页
实用的虚拟流体方法(practical ghost fluid method, PGFM)利用Riemann问题速度解对可压缩多介质流场界面条件进行建模。基于构造的嵌入物理约束的神经网络模型预测Riemann问题速度解的方式,给出一种两气体流动的神经网络模型简化方法... 实用的虚拟流体方法(practical ghost fluid method, PGFM)利用Riemann问题速度解对可压缩多介质流场界面条件进行建模。基于构造的嵌入物理约束的神经网络模型预测Riemann问题速度解的方式,给出一种两气体流动的神经网络模型简化方法。首先提出完全气体状态方程下神经网络模型输入特征采样范围从无界域到有界域的转换方法,改善模型预测不同初始条件下Riemann解的泛化性能。根据该转化方法,进一步提出一种结构更加简单的神经网络优化方法,将输入维度从5个减少到3个,有效提高神经网络的训练效果。将该神经网络代理模型应用于PGFM程序框架,通过典型的一维与二维两气体流动问题进行数值验证与对比分析。结果表明,简化的网络模型与已有研究的神经网络模型相比,能取得精度相近的计算结果。而在神经网络训练效率上,简化神经网络具有明显优势。同时因为简化神经网络采样维度少,方便尝试加密采样提高拟合精度,更具备发展潜力。 展开更多
关键词 可压缩多介质问题 虚拟流体方法 两气体Riemann问题 神经网络
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基于数据驱动的蒸发器中流体流动沸腾传热性能预测方法
14
作者 韩莎莎 李兴涛 +2 位作者 何畅 张冰剑 陈清林 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期636-643,共8页
为了准确预测蒸发器中流体流动沸腾传热性能,基于实验数据驱动,采用机器学习中多层感知器(MLPN)为通用逼近器,粒子群算法(PSO)用于优化网络权重和偏置,建立PSO-MLPN模型预测12种流体流动沸腾传热特性。神经网络输入参数包括管内径、质... 为了准确预测蒸发器中流体流动沸腾传热性能,基于实验数据驱动,采用机器学习中多层感知器(MLPN)为通用逼近器,粒子群算法(PSO)用于优化网络权重和偏置,建立PSO-MLPN模型预测12种流体流动沸腾传热特性。神经网络输入参数包括管内径、质量流密度、热流密度、气相质量分数、液体物性参数组合和其他参数(Martinelli数,摩尔质量和汽化潜热),输出参数为流动沸腾传热系数。网络隐藏层数和神经元数由模型精度和灵敏度分析决定。结果表明,预测值与实验值的平均绝对误差、均方根偏差和决定系数分别为3.74%、10.09%和0.984,其中约90%数据的偏差在±20%以内,与传统经验关联式对比也证明了预测模型的优越性。研究提出的PSO-MLPN模型可为今后两相流传热性能研究提供参考,并可用于实际蒸发器设计优化。 展开更多
关键词 流体 流动沸腾 神经网络 传热系数 蒸发器
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燃气轮机二次空气系统流体网络数值方法研究进展
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作者 刘子祎 王辉 +1 位作者 李星星 王偲臣 《热能动力工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
针对燃气轮机二次空气系统流体网络数值模拟技术,回顾了流体网络数值计算方法和流程以及典型流阻元件流动与传热特性机理等方面的研究进展;重点归纳总结了篦齿封严、轮缘密封和旋转盘腔等二次空气系统重要流阻元件特性分析的常用研究方... 针对燃气轮机二次空气系统流体网络数值模拟技术,回顾了流体网络数值计算方法和流程以及典型流阻元件流动与传热特性机理等方面的研究进展;重点归纳总结了篦齿封严、轮缘密封和旋转盘腔等二次空气系统重要流阻元件特性分析的常用研究方法与结果;在此基础上,提出二次空气系统流体网络数值模拟技术的发展需求和方向,主要包括:完善二次空气系统稳态计算方法,降低算法初值敏感性并提升收敛速度;流阻元件多物理场耦合数值模拟研究及特性分析;提高元件一维流动模型的计算精度,优化单个流阻元件及其在整个系统中的相互作用,进而提高二次空气系统整体设计水平。 展开更多
关键词 二次空气系统 流体网络法 数值模拟 流阻 换热 流动参数
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基于多任务图神经网络的非定常流体预测
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作者 周恒安 成乐 +2 位作者 施克权 欧洺余 朱宏娜 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第27期11733-11740,共8页
在高维非线性流体模拟中,传统计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)求解器存在计算成本与难度较高的局限性。为提高计算效率,提出一种结合多任务学习与图神经网络的流体模拟方法,旨在高效、快速预测非定常流体动力过程。首... 在高维非线性流体模拟中,传统计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)求解器存在计算成本与难度较高的局限性。为提高计算效率,提出一种结合多任务学习与图神经网络的流体模拟方法,旨在高效、快速预测非定常流体动力过程。首先采用非结构化网格对流体计算域的空间分布建模,结合图神经网络提取其多维度空间特征,并通过消息传递机制的聚合更新特性来模拟流体的时空变化规律。考虑流体中不同物理场参数之间存在相关性,采用多任务学习策略对多个物理场参数并行学习和预测,以提高模型的准确性与泛化性。构建数据集并开展验证,对比了不同图神经网络的预测精度,结果表明,相较于图卷积神经网络,本文提出的模型表现出更好的预测性能。预测100步时,均方误差降低了7.2%,预测200步时相对下降29.9%。本文方法在计算效率上也有显著提升,与常规CFD求解器相比,预测速度提升了一到两个数量级,为实时预测提供支撑。 展开更多
关键词 图神经网络 多任务学习 深度学习 非定常流体 流体模拟
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核电机组二回路建模与动态仿真 被引量:6
17
作者 葛斌 张俊礼 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期76-79,共4页
基于物理规律采用了非线性模块化建模的方法,对压水堆核电机组主蒸汽系统、凝结水给水系统和汽轮机通流部分等二回路系统建立了动态模型。考虑了蒸汽的可压缩性、非平衡两相热交换等因素,利用流体网络软件求解微分方程与代数方程以实现... 基于物理规律采用了非线性模块化建模的方法,对压水堆核电机组主蒸汽系统、凝结水给水系统和汽轮机通流部分等二回路系统建立了动态模型。考虑了蒸汽的可压缩性、非平衡两相热交换等因素,利用流体网络软件求解微分方程与代数方程以实现仿真。将二回路与一回路系统集成后进行测试验证。仿真结果表明模型精度取决于模块划分的程度,通过精选算法与模块适当的划分,可以获得实时仿真系统所需要的精度。 展开更多
关键词 核电站 建模 模块化 流体网络 仿真
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流体神经网络模型用于通信网络的路径选择 被引量:9
18
作者 马玉祥 马缚龙 雷震甲 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期58-63,共6页
流体神经网络是一种能直观描述流体流动物理性质的神经网络模型.文中将通信网络对应于一个流体神经网络,从而给出了一种通信网络路径选择的并行算法,模拟结果表明,这一算法能快速找到最佳网络路径.
关键词 路径选择 通信网 流体 神经网络模型
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差压预冷系统流体网络模型及其流动特性的求解 被引量:5
19
作者 刘峻 黄健 邹同华 《食品研究与开发》 CAS 北大核心 2006年第3期183-186,共4页
讨论了差压预冷在保存果蔬方面的意义,并建立了差压预冷系统中的流体网路的数学模型,而且对其流动特性进行了求解。
关键词 差压预冷 流体网路 流动特性
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非连续裂隙网络管状渗流模型及其校正 被引量:19
20
作者 于青春 武雄 大西有三 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1469-1474,共6页
模拟一个野外实际入渗试验的岩体裂隙网络的渗流。在建立渗流模型时,首先产生圆盘形三维裂隙网络,然后令圆盘形裂隙网络退化为三维空间上的管状网络。管元的直径通过模型校正的办法确定,即通过优化方法寻找适当的管元直径,使计算的渗流... 模拟一个野外实际入渗试验的岩体裂隙网络的渗流。在建立渗流模型时,首先产生圆盘形三维裂隙网络,然后令圆盘形裂隙网络退化为三维空间上的管状网络。管元的直径通过模型校正的办法确定,即通过优化方法寻找适当的管元直径,使计算的渗流试验排泄流值能够满意地拟合实测值。由于不可能校正每个管元直径,所以假设在一组裂隙内管元直径服从对数正态分布,这样渗流模型校正参数为每组裂隙管元直径的平均值和标准差。为验证模型的稳定性,通过重复实现产生20个裂隙网络,这20个随机裂隙网络的平均流量与实测值之间的误差为6%。 展开更多
关键词 渗流力学 裂隙网络管状模型 渗流 模型校正
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