| 机械搅拌釜中翼型组合桨持气特性的神经网络模型 |
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| 引用本文： | 沈春银,陈剑佩,张家庭,戴干策.机械搅拌釜中翼型组合桨持气特性的神经网络模型[J].医学教育探索,2003(5):441-446. |
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| 作者姓名： | 沈春银 陈剑佩 张家庭 戴干策 |
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| 作者单位： | 华东理工大学联合化学反应工程研究所，华东理工大学联合化学反应工程研究所，华东理工大学联合化学反应工程研究所，华东理工大学联合化学反应工程研究所 上海200237，上海200237，上海200237，上海200237 |
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| 摘 要： | 研究了内径0.382～1.16m机械搅拌釜中翼型组合桨气液两相的持气特性,建立了气含率与结构参数(包括翼型桨径、桨间距、桨下距离、通气位置、挡板形式及翼型桨排出流方向)和操作参数(包括搅拌转速及通气量)间关联的神经网络模型。考察了所建立的网络模型中各参数对气含率的影响规律。结果表明,模型具有很好的泛化能力,其泛化相对误差在±10%以内。采用开槽挡板、低位通气、适宜的桨径、桨间距和翼型桨的排出流向上的方案,在较宽的桨下距离范围内可获得较高的气含率。由于模型使用了与规模无关的无因次参数建模,因此可用于离线预测、参数优化及放大设计。
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| 关 键 词： | 人工神经网络 气含率 翼型桨 机械搅拌 挡板 |
Fractional Gas Hold-up Performance Investigated on the Basis of Neural Network Model in Mechanically Agitated Reactors with Mixed Hydrofoil Impeller K5 and Rushton Turbine |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial neural network fractional gas hold-up hydrofoil impeller mechanically agitated baffle |
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