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窦华荣

作品数:6 被引量:34H指数:3
供职机构:东北电力大学能源与机械工程学院更多>>
发文基金:吉林省科技发展计划基金更多>>
相关领域:理学建筑科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇理学
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学

主题

  • 5篇两相流
  • 4篇流型
  • 3篇气液两相流
  • 2篇氮气
  • 2篇压降
  • 2篇流动特性
  • 2篇截面含气率
  • 1篇选型软件
  • 1篇软件系统
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇通风机
  • 1篇图像
  • 1篇图像处理
  • 1篇热能动力
  • 1篇热能动力工程
  • 1篇网络
  • 1篇两相流流型
  • 1篇流型识别
  • 1篇内气

机构

  • 6篇东北电力大学
  • 1篇长春工程学院

作者

  • 6篇窦华荣
  • 5篇周云龙
  • 4篇孙斌
  • 1篇梁超
  • 1篇尚秋华
  • 1篇向新星
  • 1篇杨静

传媒

  • 1篇工程热物理学...
  • 1篇化工学报
  • 1篇中国电机工程...
  • 1篇水利电力机械
  • 1篇2007多相...

年份

  • 3篇2008
  • 3篇2007
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
正方形小通道内气液两相流垂直向上流动特性被引量:9
2008年
辅助高速摄影仪对正方形小通道内氮气-水两相流向上流动进行可视化观察,对流动特性进行了实验研究,获得了典型的流型图像。采用数字图像处理技术对流型图像进行了处理,检测得到气相的周长、面积,并通过提出的假想圆柱体模型计算和统计得到了截面含气率。将压降实验数据分析结果与典型的分相流、均相流压降模型预测值比较,结果表明,Chisholm关系式能较好地预测两相流的压降变化,Lee&Lee关系式和Dukler关系式可较好地预测低表观速度时的两相流压降。
周云龙窦华荣梁超孙斌
关键词:两相流图像处理截面含气率压降
水平正方形小通道内氮气-水两相流流型的实验研究
本文辅助高速摄影仪对正方形小通道(dh=1、mm)内氮气-水两相水平流动进行可视化观察,对流动特性进行了实验研究。获得了典型的流型图像,并观测到了很少见的毛细泡状流,但是未发现常规大尺寸通道中的层流流型。将本文实验结果与...
周云龙窦华荣孙斌
关键词:两相流流动特性
文献传递
水平正方形小通道内氮气-水两相流流型特性被引量:4
2008年
利用高速摄影仪对正方形小通道(d_h=1mm)内氮气-水两相水平流动进行可视化观察,对流动特性进行了实验研究。获得了典型的流型图像,并观测到了很少见的毛细泡状流,但是未发现常规尺寸通道中的层流流型。将本文实验结果与相关文献比较,结果表明:相同(相近)水力直径的小通道内,截面形状和实验条件对小通道内流型转变有显著的影响。
周云龙窦华荣孙斌
关键词:两相流流型可视化
正方形小通道内气—液两相流动特性
小尺度下的流动和传热是一个复杂的问题,由于其在微机电系统、航空航天、激光技术及新材料的加工及制造上有巨大的应用前景,各国的众多研究者对小尺度流动和传热的研究给予了高度的重视。虽然很多研究者作了不少的工作,发表了较多的文章...
窦华荣
关键词:气液两相流流型截面含气率压降
文献传递
通风机选型软件系统的研制与开发被引量:1
2007年
阐述了用计算机进行通风机优化选型的计算方法。即使在装置和运行条件比较复杂的系统中,采用该方法编制程序,用计算机进行计算,也可以迅速准确地求出通风机在不同运行条件下的工作点及其效率;并可迅速进行多种方案的比较,从而合理地进行通风机选型,并且很方便地打印出相应的通风机的性能参数、性能曲线和安装尺寸图等相关资料。
周云龙杨静窦华荣尚秋华
关键词:通风机选型软件
基于经验模式分解和概率神经网络的气液两相流识别被引量:20
2007年
针对气液两相流压差波动信号的非平稳特征和BP神经网络学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和概率神经网络的流型识别方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解,将其分解为多个平稳的固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)之和,再选取若干个包含主要流型信息的IMF分量进行进一步分析。由于流型转变时,压差波动信号各频带的能量会发生变化,因而可以从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别流型。对水平管内空气-水两相流4种典型流型的识别结果表明,EMD能量比小波包能量特征具有更高的流型识别率,可以准确、有效地识别流型。
孙斌周云龙向新星窦华荣
关键词:热能动力工程气液两相流流型识别经验模式分解概率神经网络
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