本文主要研究内容
作者宋彦坡,陶焰明,彭小奇,陈卓,高东波（2019）在《基于数值模拟结果聚类的两相流气体形态识别》一文中研究指出：气体分布形态对气液两相流中的传热、传质及化学反应均有重要影响,为从数值模拟结果中提取该信息,论文构造了一种阈值自适应的凝聚层次聚类算法,并提出了一种基于此聚类算法的气体形态识别方法。针对数值模拟结果数据量巨大的特点,论文还提出了一种"数据空间软分割-子空间分别处理-结果合并"的处理方法。利用二维、三维人造数据及实际数值模拟结果对本文方法的测试结果表明:即使在离散网格尺度不均一、部分网格单元有一定扭曲的条件下,论文方法仍可根据数值模拟结果高效地识别气液两相流中的气体的聚集形态(气泡/气泡群);数据空间软分割方法能有效地降低算法的空间复杂度,便于在大数据条件下的实现气体形态识别。
Abstract
qi ti fen bu xing tai dui qi ye liang xiang liu zhong de chuan re 、chuan zhi ji hua xue fan ying jun you chong yao ying xiang ,wei cong shu zhi mo ni jie guo zhong di qu gai xin xi ,lun wen gou zao le yi chong yu zhi zi kuo ying de ning ju ceng ci ju lei suan fa ,bing di chu le yi chong ji yu ci ju lei suan fa de qi ti xing tai shi bie fang fa 。zhen dui shu zhi mo ni jie guo shu ju liang ju da de te dian ,lun wen hai di chu le yi chong "shu ju kong jian ruan fen ge -zi kong jian fen bie chu li -jie guo ge bing "de chu li fang fa 。li yong er wei 、san wei ren zao shu ju ji shi ji shu zhi mo ni jie guo dui ben wen fang fa de ce shi jie guo biao ming :ji shi zai li san wang ge che du bu jun yi 、bu fen wang ge chan yuan you yi ding niu qu de tiao jian xia ,lun wen fang fa reng ke gen ju shu zhi mo ni jie guo gao xiao de shi bie qi ye liang xiang liu zhong de qi ti de ju ji xing tai (qi pao /qi pao qun );shu ju kong jian ruan fen ge fang fa neng you xiao de jiang di suan fa de kong jian fu za du ,bian yu zai da shu ju tiao jian xia de shi xian qi ti xing tai shi bie 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自工程热物理学报的宋彦坡,陶焰明,彭小奇,陈卓,高东波，发表于刊物工程热物理学报2019年10期论文，是一篇关于两相流论文,气泡论文,聚类论文,数值模拟论文,气体形态识别论文,工程热物理学报2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自工程热物理学报2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。