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  • 氣固兩相流多參數檢測及團聚機理研究與應用
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    【介質】 book
    【ISBN】9787030512734
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    內容介紹



    • 出版社:科學
    • ISBN:9787030512734
    • 作者:周雲龍//楊寧//鄭建祥//李洪偉
    • 頁數:257
    • 出版日期:2016-12-01
    • 印刷日期:2016-12-01
    • 包裝:平裝
    • 開本:16開
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字數:323千字
    • 《氣固兩相流多參數檢測及團聚機理研究與應用
      》是作者周雲龍、楊寧、鄭建祥、李洪偉多年來從事
      氣固兩相流參數檢測理論和試驗研究工作所取得的研
      究成果的總結。全書共7章,主要內容包括基於壓力
      信號和圖像信號的氣固兩相流流型識別、基於數字圖
      像處理技術的氣泡和顆粒行為特征參數檢測、基於
      PTV法及光流法的氣固兩相流流場檢測、基於黏附性
      顆粒流動模型的團聚流態化數值模擬、顆粒團聚行為
      及其參數檢測。
      本書可供工程熱物理、熱能工程、控制理論和控
      制工程、模式識別與智能繫統、檢測技術與自動化裝
      置、測試計量技術與儀器、供熱、供燃氣、通風及空
      調工程等相關專業的科技人員、工程設計人員閱讀,
      也可作為高等院校相關專業的研究生教材、本科生選
      修教材或參考書。
    • 前言
      第1章 緒論
      1.1 兩相流的定義和分類
      1.1.1 兩相流的定義
      1.1.2 兩相流的分類
      l.2 兩相流的特點
      1.3 兩相流參數檢測方法及分類
      1.3.1 參數檢測的主要方法
      1.3.2 兩相流參數的分類
      1.4 氣固兩相流參數檢測的研究
      1.4.1 參數檢測的工程背景及意義
      1.4.2 參數檢測的研究進展及現狀
      1.4.3 參數檢測存在的問題
      1.5 氣固兩相流典型設備及聯繫
      1.5.1 氣固兩相流典型設備
      1.5.2 流化床與噴動床的區別與聯繫
      參考文獻
      第2章 基於壓力信號的氣固兩相流流型識別
      2.1 氣固兩相流的典型流型
      2.1.1 氣固兩相流流型劃分
      2.1.2 氣固兩相典型的流型特征
      2.1.3 流型識別中擬解決關鍵問題
      2.2 實驗繫統及實驗步驟
      2.2.1 實驗裝置簡介
      2.2.2 實驗步驟
      2.3 實驗參數的測量
      2.3.1 信號的采集與壓力傳感器的選擇
      2.3.2 實驗所觀察到的流型
      2.4 壓力脈動信號的去噪處理
      2.4.1 幾種一代小波去噪基本原理
      2.4.2 二代小波原理
      2.4.3 一代小波與二代小波除噪比較
      2.5 壓力脈動信號的時頻分析
      2.5.1 時頻分析
      2.5.2 數據結果分析
      2.6 壓力脈動信號的非線性分析
      2.6.1 非線性分析
      2.6.2 數據結果聚類分析
      2.6.3 數據結果遞歸分析
      2.7 壓力脈動信號的混沌特性和多重分形分析
      2.7.1 混沌特性分析
      2.7.2 多重分形分析
      2.8 流型識別模式的分析與選取
      2.8.1 人工魚群基本理論
      2.8.2 BP神經網絡
      2.8.3 Elman神經網絡
      2.8.4 人工魚群算法優化BP網絡的過程
      2.8.5 統計特征參數
      2.8.6 實驗結果與分析
      本章小結
      參考文獻
      第3章 基於圖像信號的氣固兩相流型識別
      3.1 實驗繫統及實驗步驟
      3.1.1 實驗裝置簡介
      3.1.2 實驗步驟
      3.2 數字圖像采集繫統
      3.2.1 高速攝影機繫統
      3.2.2 圖像拍攝方式的選擇
      3.2.3 照明繫統的選擇
      3.2.4 流化床氣固兩相流動圖像的獲取
      3.2.5 流型圖像的預處理
      3.3 流化床氣固兩相流流型圖像特征提取
      3.3.1 流型圖像的灰度直方圖統計特征
      3.3.2 流型圖像的傅裡葉變換紋理特征
      3.3.3 流型圖像的小波.分形特征
      3.3.4 流型圖像的多重分形特征
      3.4 流型識別分類器的分析與選取
      3.4.1 BP神經網絡模型
      3.4.2 概率神經網絡模型
      3.4.3 遺傳神經網絡模型
      3.4.4 神經網絡模型在流型識別的應用
      3.4.5 流型識別方法比較
      本章小結
      參考文獻
      第4章 氣泡、顆粒行為特征研究
      4.1 實驗繫統與實驗步驟
      4.2 氣固兩相流圖像處理過程
      4.2.1 圖像去噪
      4.2.2 糾正不均勻光照
      4.2.3 圖像二值化
      4.2.4 粘連顆粒分割
      4.3 濃相氣固兩相流氣泡行為研究
      4.3.1 氣泡參數
      4.3.2 氣泡上升過程中的行為分析
      4.3.3 氣泡聚合過程中的行為分析
      4.3.4 氣泡分裂過程中的行為分析
      4.4 稀相氣固兩相流動圖像特征分析
      4.4.1 固體顆粒標號
      4.4.2 參數計算
      4.4.3 氣固混合比
      4.4.4 體積空隙率
      4.4.5 質量含固率
      4.4.6 實驗結果分析
      4.5 誤差來源分析
      本章小結
      參考文獻
      第5章 氣固兩相流流場檢測與分析
      5.1 基於特征相似度的PTV匹配算法
      5.1.1 顆粒圖像特征的提取
      5.1.2 顆粒速度的測量
      5.2 基於粒子群優化Hopfleld網絡的PTV匹配算法
      5.2.1 能量函數的設計
      5.2.2 基於PSO優化的Hopfield網絡對顆粒進行匹配
      5.3 光流分析的計算方法
      5.3.1 光流算法概述
      5.3.2 光流算法的基本原理
      5.3.3 幾種經典的光流算法
      5.4 基於光流法的氣固循環流化床流場測速
      5.4.1 MQD互相關算法
      5.4.2 實驗結果與分析
      本章小結
      參考文獻
      第6章 顆粒團聚特性的數值模擬研究
      6.1 氣固兩相流顆粒團聚模型
      6.1.1 黏附性顆粒氣固兩相流動中氣相湍流的大渦模型
      6.1.2 黏附性顆粒動理學
      6.1.3 黏性顆粒繫統踫撞應力
      6.1.4 黏性顆粒繫統踫撞熱流通量
      6.2 循環流化床內顆粒團聚流動特性的研究
      6.2.1 數學模型、數值方法和邊界條件
      6.2.2 結果與討論
      6.3 噴動床內黏性顆粒氣固兩相流動特性的數值模擬研究
      6.3.1 數學模型和邊界條件
      6.3.2 模擬結果與討論
      6.4 流化床內納米顆粒氣固兩相流動特性的研究
      6.4.1 數學模型、模擬參數和邊界條件
      6.4.2 結果與討論
      本章小結
      參考文獻
      第7章 顆粒團聚行為研究及參數檢測
      7.1 顆粒團聚現像概述
      7.1.1 團聚結構的定義及分類
      7.1.2 顆粒團聚的原因
      7.1.3 團聚結構的黏結增長過程
      7.1.4 氣固兩相團聚行為機理研究的重要意義
      7.2 顆粒團聚分散的主要途徑
      7.2.1 機械分散法
      7.2.2 干燥分散法
      7.2.3 靜電分散法
      7.3 團聚結構表觀黏結特性
      7.3.1 顆粒團聚實驗平臺
      7.3.2 團聚結構分區域辨識
      7.3.3 表觀黏結特性研究
      7.4 團聚結構相態參數檢測
      7.4.1 團聚結構水分分布狀態測量
      7.4.2 團聚結構流量分布狀態檢測
      7.5 團聚結構快速預報模型
      7.5.1 團聚結構快速預報實驗平臺
      7.5.2 模型建立及結果分析
      本章小結
      參考文獻
     
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