基于复杂网络的气液两相流流态识别

发布时间：2025-06-24 00:16

　　 本文提出一种基于复杂网络的气液两相流流态识别方法。在通过空气-水两相流模拟系统采集流态演化的压差时间序列的基础上,以不同流动条件下的压差时间序列为节点,以基于节点间的相似性程度为边,构建流态复杂网络,然后利用复杂网络社团单元的探寻进行气液两相流的流态识别。通过与模拟实验结果对比,该方法的有效性得到了验证。

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【部分图文】：

图1 气液两相流实验系统

气液两相流流态模拟系统如图1所示,模拟管段为内径40mm,长1500mm的透明管,采压间距为400mm。采样频率和采样时间分别为256Hz和20s。在气液两相流流态模拟过程中以空气和水作为测试工质,空气流量范围为0～10m3/h,水流量固定为0.5m3/h。以不断....

图2 典型流型的压差时间序列

在气液两相流流态模拟过程中以空气和水作为测试工质,空气流量范围为0～10m3/h,水流量固定为0.5m3/h。以不断增加气体流量的方式,在垂直管内获得泡状流、塞状流、混状流以及2种过渡流态,其相应地压差波动时间序列如图2所示。2气液两相流流态复杂网络构建

图3 气液两相流流态复杂网络社团结构

在通过实验获取的30组垂直管内气液两相流态演化的压差时间序列的基础上,构建的流态复杂网络结构如图3所示,流态复杂网络呈现出三个明显的社团结构。通过计算不同流动条件节点的吸引度r(i,j)和归属度a(i,j),流态复杂网络中的30个节点分别被划分到a、b和c社团,其中社团a包含20....

本文编号：4052211