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Modelling of Induced Aeration in Turbine Aerators by Use of Radial Basis Function Neural Networks

机译:基于径向基函数神经网络的涡轮曝气机诱导曝气建模

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摘要

Gas induction in agitated vessels with turbine impellers can be modelled accurately by means of radial basis function neural nets. The results obtained with the radial basis neural net were significantly better than those obtained by multivariate regression models or standard back propagation neural nets. Moreover, by using the radial basis function neural net model, it was possible to conduct a sensitivity analysis of the variables affecting aeration. Increased medium density showed a strong adverse effect, while variation of the viscosity can cause an increase or a decrease in the rate of aeration, depending on the prevailing process conditions.%L'induction de gaz dans des réservoirs agités avec des turbines peut être modélisée avec précision au moyen de réseaux neuronaux à fonction de base radiale. Les résultats obtenus avec le réseau neuronal de base radiale sont significative-ment meilleurs que ceux obtenus au moyen des modèles de régression multivariés ou par les réseaux neuronaux à rétropropagation standards. En outre, grâce au modèle de réseau neuronal à fonction de base radiale, il a été possible de mener une analyse de sensibilité des variables qui influent sur l'aération. On note un fort effet adverse quand la densité du milieu augmente, tandis que la variation de la viscosité peut entraîner une augmentation ou une diminution de la vitesse d'aération, selon les conditions de procédé qui s'appliquent.
机译:借助径向基函数神经网络可以对带有涡轮机叶轮的搅拌容器中的气体感应进行精确建模。径向基神经网络获得的结果明显优于多元回归模型或标准反向传播神经网络。此外,通过使用径向基函数神经网络模型,可以对影响通气的变量进行敏感性分析。介质密度的增加显示出强烈的不利影响,而粘度的变化会导致通气速率的增加或降低,这取决于当时的工艺条件。精确地使用带有径向基函数的神经网络。使用基本径向神经网络获得的结果明显优于使用多元回归模型或标准反向传播神经网络获得的结果。此外,由于具有径向基本功能的神经网络模型,可以对影响通气的变量进行敏感性分析。当介质的密度增加时,会产生严重的不利影响,而粘度的变化会导致充气速率的增加或降低,具体取决于所使用的工艺条件。

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