简介:针对一种新型T型搅拌器,采用计算流体动力学(CFD)软件FLUENT,利用多重参考系法(MRF)对其的流场进行数值模拟:首先分析对比了T型搅拌器与开启式涡轮搅拌器和圆盘涡轮式搅拌器的湍流强度、搅拌槽内流场特性、时均速度分布和搅拌功率,结果表明T型搅拌器的流场分布较好,能够达到更好的混合效果;通过分析T型搅拌器在不同安装高度下的搅拌特性,确定了指定搅拌槽尺寸情况下最佳安装高度为150mm;最后计算了不同叶片数T型搅拌器的湍流强度分布和搅拌功率,得知槽内搅拌功率随着叶片数的增加而增大,3叶片数的T型搅拌器具有最优的湍流强度分布。本研究对分析和开发类似新型搅拌器有重要的参考意义。
简介:造成中长期水文预报研究和预报困难的主要原因是水文现象本身的复杂性和不确定性,以及内部复杂的非线性关系,针对这些问题,本文建立了一种小波神经网络时间序列模型,并用遗传算法对小波神经网络的连接权值和伸缩变量、平移变量进行优化。使用这种模型对黄河三门峡站逐年月天然流量进行预报检验,并将检验结果与传统的小波神经网络和BP神经网络进行对比,从模型预报精度、趋势性和稳定性3个方面进行分析,分析发现,这种遗传算法优化的小波神经网络时间序列模型能够有效地克服传统的小波神经网络和BP网络容易陷入局部极小的缺陷,能够对水文现象的趋势性作出较精确的预测,具有良好的预报精度和稳定性。