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油水分离水力旋流器的人工神经网络模拟

舒朝晖  肖莉  程雁  李本艳  陈文梅  褚良银  
【摘要】:采用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的油水分离过程。根据水力旋流器的实际生产条件 ,确定旋流器模型设计中的优化神经网络结构为 8- 12 - 12型神经网络。对神经网络的结构进行了优选和分析 ,提出了自适应调节学习率和动量因子的快速BP算法 ,并对激励函数进行了改进。结果表明 ,用改进的BP神经网络模型模拟水力旋流器的分离过程是切实可行的 ,通过旋流器的人工神经网络模拟 ,能够根据旋流器的物性参数和分离期望值 ,预测旋流器的结构参数和操作参数 ,实现旋流器结构参数和操作参数的优化。

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