基于AFSA-RF的两相流型图扩展技术

摘要：

为预测高流速条件下的流型并建立流型图,提出一种基于人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)优化的随机森林(random forest,RF)的机器学习模型,基于最优、简化参数出发,进行流型的智能识别.该模型成功地应用于竖直下降两相流流型的识别,通过不同分类模型以及优化方法对实验数据进行计算,发现AFSA-RF模型的流型识别精度与稳定性高于未优化的RF模型以及其他主流优化方法,对高流速区域的流型的识别成功率达到了90.91％,进一步验证了该预测模型的有效性.依托建立的模型,对现有流型图的适应范围进行了扩展,获得了适用于高流速条件下的流型图.

关键词：气液两相流、随机森林、人工鱼群、流型预测、流型扩展

所属期刊栏目：56

分类号：TL334(核反应堆工程)

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后基金

在线出版日期：2022-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1584-1592