【摘 要】
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具有体积小、质量轻、分离效率高及能效比低的轴向涡流分离器的研究受到广泛关注, 然而,至今尚无其涡发生器结构设计的文献报道.鉴于此,采用CFD数值模拟和BP 神经网络相 结合
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具有体积小、质量轻、分离效率高及能效比低的轴向涡流分离器的研究受到广泛关注, 然而,至今尚无其涡发生器结构设计的文献报道.鉴于此,采用CFD数值模拟和BP 神经网络相 结合的方法分析了高分离效率下,涡发生器结构参数随关键操作工艺参数间的变化趋势,并依次 确定了特定待分离混合液物性参数下最优结构参数组合.最优结构参数下轴向涡流分离器的分离 效率随涡发生器转速先缓慢增加而后快速下降,最高分离效率可达80%以上,且 C F D数值模拟结 果和BP 神经网络预测结果相吻合,最大误差仅有8. 67%.利用最优涡发生
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