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西北t业大学硕 i 一 论文 气液两相流流型辨识研究及在轴承腔中的仿真实现 摘要 发动机轴承腔在高速工作条件下存在气液两相流问题，气液两相流流型对 轴承腔润滑设计和润滑系统的热分析的准确性有很大的影响，因此，研究轴承 腔内气液两相流流型的识别方法对于轴承腔润滑设计具有重要的意义。考虑到 轴承腔两相流流型辨识的实验成本高、 难度大，并且在一些情况下很难对两相 流流型做出准确判断，因此，本文的目的就是建立一个理论预测模型，以便进 行轴承腔两相流流型的辨识。 本文以管道气液两相流为原型，首先采用基于神经网络的理论方法建立预 测模型， 通过考察三种传统网络的辨识率， 发现b p网络具有较高的准确性。 针 对b p 网络因其本身算法上的弱点而造成的对部分流型识别率较低的问题， 论文 进一步提出采用遗传算法优化b p网络， 寻求最优b p网络的遗传算法件 申 经网络 两相流流型辨识组合技术，并在此基础上形成可用于轴承腔气液两相流流型的 预测模型。 由于d n a遗传算法较常规遗传算法在编码上有很大改进， 因此本文 在将 d n a遗传算法与神经网络结合、建立更为精确的预测模型方面进行了 探 索。论文最后利用有限元软件对轴承腔气液两相流流场进行模拟，提取实验数 据， 采用理论预测模型对轴承腔两相流流型进行识别， 验证基于d n a遗传算法 泞 申 经网络建立的预测模型的准确性。 关键词:轴 承腔; 两 相 流: 流型 识 别; 神 经网 络; 遗传算法;d n a遗传算法: 仿真 西北工业大学硕士论文 s t u d y o f t h e i d e n t i f i c a t i o n me t h o d s o f g a s - l i q u i d t w o - p h a s e f l o w r e g i m e a n d t h e a n a l y s i s r e a l i z a t i o n i n b e a r i n g c h a m b e r ab s t r a c t w h e n a e r o - e n g i n e b e a r i n g c h a m b e r r o t a t e s w i t h h i g h s p e e d , t h e r e i s g a s - l i q u i d t w o - p h a s e fl o w i n i t . g a s - l i q u id t w o - p h a s e fl o w r e g i m e i n fl u e n t s t h e d e s i g n o f t h e b e a r in g c h a m b e r l u b r ic a t i o n a n d i t s t h e r m a l a n a l y s i s g r e a t l y . s o t h e s t u d y o f t h e i d e n t i f i c a t i o n m e t h o d s o f g a s - l i q u i d t w o - p h a s e fl o w r e g i m e i s i m p o r t a n t . t h e e x p e r i m e n t o f g a s - l i q u id t w o - p h a s e fl o w r e g i m e i d e n t i f i c a t i o n c o s t s t o o m u c h a n d i t s d i ff i c u l t t o i d e n t i f y t h e fl o w r e g i m e c o r r e c t l y , s o t h e p a p e r a i m s t o b u i l d a t h e o r e t ic a l m o d e l , f r o m w h i c h w e c a n i d e n t i f y t h e g a s - l i q u i d t w o - p h a s e fl o w r e g i m e i n b e a r in g c h a m b e r . t h e p r o t o t y p e o f t h e s t u d y c o m e s f r o m t h e g a s - l i q u i d t w o - p h a s e fl o w i n p i p e s . w e b u i l d t h e m o d e l o n t h e b a s i s o f t h e o r e t i c a l m e t h o d o f u s i n g n e u r a l n e t w o r k . b y c o m p a r i n g t h e r e c o g n i t i o n p o s s i b i l i t y o f t h r e e t y p e s o f n e t w o r k , b p n e t w o r k i s u s e d t o i d e n t i f y t h e fl o w r e g i m e m o r e p r e c i s e l y . b e c a u s e o f t h e w e a k n e s s o f b p n e t w o r k , i t c a n t i d e n t i f y s o m e fl o w r e g i m e c o r r e c t l y . s o w e f u r t h e r u s e g e n e t i c a l g o r i t h m t o t r a i n b p n e u r a l n e t w o r k a n d o p t i m i z e t h e w e i g h t s o f t h e n e t w o r k . b ase d o n i t w e b u i l d t h e m o d e l f r o m w h i c h w e c a n i d e n t i f y t h e fl o w r e g i m e . b e c a u s e d n a g e n e t i c a l g o r i t h m i m p r o v e s g r e a t l y i n c o d i n g , w e m a k e f u r t h e r s t u d y i n u s i n g d n a g e n e t i c a l g o r i t h m t o o p t i m i z e b p n e t w o r k a n d b u i l d i n g a m o r e a c c u r a t e m o d e l . t h e n a r e s e a r c h w i t h f i n i t e e l e m e n t m e t h o d ( f e m ) h a s b e e n c o n d u c t e d f o r t h e t w o - p h a s e fl o w i n b e a r i n g c h a m b e r a n d t h e a n a l y s i s d a t a a r e c o l l e c t e d . w e u s e t h e m o d e l t o i d e n t i f y t h e fl o w r e g i m e i n b e a r i n g c h a m b e r a n d v a l id a t e t h e m e t h o d o f u s i n g d n a g e n e t i c t o t r a i n b p n e t w o r k . k e y w o r d : b e a r i n g c h a m b e r ; t w o - p h a s e fl o w ; i d e n t i f i c a t i o n o f fl o w r e g i m e ; n e u r a n e t w o r k ; g e n e t i c a l g o r i t h m; d n a g e n e t i c a l g o r i t h m; s i m u l a t i o n 西北工业大学硕_ 卜 论文 第一章绪论 1 . 1 引言 气液两相流的研究，是随着工业技术的需要而发展起来的。特别是本世纪 4 0 年代后，由于动力工程、化学工程、石化工程、原子能工程、航天工程以及 环境保护工程的兴起和发展，气液两相流的研究日 益得到重视，促使它形成一 门 完整的应用基础学科f i l 。 就广义而言， 气液两相流动属于流体力学的 研究范 畴之一，流体力学的基本方程也适合于气液两相流，但由于在气液两相流中， 存在着气相和液相之间的相互作用，因此两相流动问题较之单相流动问题要复 杂得多，两者之间在本质特征上也有较大的不同。气液两相流流型的复杂性和 多样性就是显著区别于单相流动的特点之一。 两相流流型是两相流的结构形式，对于流型形成机制及其特点的认识，是 两相流的机理及其规律研究的重要组成方面，同时也直接关系到对两相流学科 中其他问题的分析研究。例如，对于气液两相流动问 题的研究，经常采用基于 流型的方法，即首先分清气液两相流的流型，然后根据各种流型的特点，分析 其流动特性并建立关系式。由于考虑了两相流的流型特征，因而这种研究思路 对于解决两相流动的某些科学问题具有较强的针对性f7 1 两相流流型研究在工程中也具有重要的应用价值。在涉及到气液两相流动 的管路系统设计时，流动压降是基本参数之一，而两相流压降与流型具有密切 关系。实验结果表明，在相同的质量流量下，不同流型下的流动阻力可以变化 几倍甚至十几倍。不同的流型，将会使管道受到不同频率分布特性的作用力， 这将直接关系到管道结构的减振设计，从而涉及到管道系统安全运行的问题。 为了进行多相流动参数的监测和计量，流型也是必须考虑的重要因素，因为流 型的变化往往会造成装置特性的显著改变。另外， 不同的流型具有不同的传热、 传质特性，这对于化工、动力等过程的工艺设计也至关重要i i i 。随着两相流参 数测量技术的发展需要及工业生产过程对计量、节能和控制要求的提高，对研 究两相流流型判别技术的要求也越来越迫切。 航空发动机轴承腔在高速工作条件下 存在气液两相流问题，轴承腔内气液 两相流动中介质的几何分布状况，即流型，极大地影响着两相流动压力损失和 传热特性，同时影响着流动参数的准确测量以及流动系统的运行特性，进而对 设计的正确性影响极大从而影响到轴承腔润滑设计和润滑系统热分析的准确 性，因此，研究轴承腔内气液两相流流型的识别方法对于轴承腔润滑设计和润 滑系统热分析具有重要的意义。 西北工业大学硕士论文 1 .2 相关领域的研究与发展现状 1 .2 . 1 气液两相流流型辨识方法的研究现状 气液两相流流型与两相间界面的形状及其组合变化密切相关，流型的发展 与 稳定往往是相对的( 例如， 在长距离管线中，由于沿程状态参数的变化， 流型 会发 生改 变4 1 ) ， 从而导 致流型问 题变得复杂。 气液两相 流流型问 题的困 难不 仅 体现在其定义与划分上，出于类似的原因，流型的识别及流型过渡准则的确定 也存在困难。尽管如此，由于流型问题的重要性，人们还是对此做了大量的工 作。 1 . 流型及其转换的理论判据研究 传统的流型识别方法有两类: 一类是利用流型图或根据流型转变准则关系 辨识流型:另一类是通过测量的方法辨识流型。 流型图是用于两相流流型识别及流型转换判断的重要工具之一。早在 1 9 4 9 年， l o c k h a rt l s l 等人就研究了不同的管内 流动条件下流动阻力问题。其后， b a k e r 6 1在前人研究结果的基础上发展了流型判别的流型图方法，在此同时 h o o g e n d o o r n p 1 针 对 水平 管 气 液 两 相 流 也 应 用了 这 一 方 法。 此后出 现了 许 多 不同 条件下得到的流型图，比较有代表意义的流型图的作者有 ma n d h a n e , t a i t e l , w e i s m a n , l i n ( 水平圆管) ， g r i ff i t h , c o v i e r , t a i t e l , m c q u i l l a n ( 垂直上升 管) ， s p e e d i n g . w e i s m a n , b a r n e a ( 垂 直 上 升 管 到 垂 直 下 降 管 之间 的 各 种 倾 斜 管 ) ， 以 及w a m b s g a n s s ( 小尺 度水平矩形 管 ) 8 - 14 1 等学者以 及他们的 合作者。 流型图一般用气相表观速度和液相表观速度 ( 或以这两个参数为基础得到 的其他折算参数) 构成其坐标系的， 如图1 - 1 所示。 表 1 - 1 给出了一些典型的流 型图所采用的坐标参数以及其主要工况。 众 -1遥、j弓 u s c l 1 水平管的m a n d h a n e 18 1 流型图 十0111 时。图 o 西北工业大学硕士论文 1 .2 相关领域的研究与发展现状 1 .2 . 1 气液两相流流型辨识方法的研究现状 气液两相流流型与两相间界面的形状及其组合变化密切相关，流型的发展 与 稳定往往是相对的( 例如， 在长距离管线中，由于沿程状态参数的变化， 流型 会发 生改 变4 1 ) ， 从而导 致流型问 题变得复杂。 气液两相 流流型问 题的困 难不 仅 体现在其定义与划分上，出于类似的原因，流型的识别及流型过渡准则的确定 也存在困难。尽管如此，由于流型问题的重要性，人们还是对此做了大量的工 作。 1 . 流型及其转换的理论判据研究 传统的流型识别方法有两类: 一类是利用流型图或根据流型转变准则关系 辨识流型:另一类是通过测量的方法辨识流型。 流型图是用于两相流流型识别及流型转换判断的重要工具之一。早在 1 9 4 9 年， l o c k h a rt l s l 等人就研究了不同的管内 流动条件下流动阻力问题。其后， b a k e r 6 1在前人研究结果的基础上发展了流型判别的流型图方法，在此同时 h o o g e n d o o r n p 1 针 对 水平 管 气 液 两 相 流 也 应 用了 这 一 方 法。 此后出 现了 许 多 不同 条件下得到的流型图，比较有代表意义的流型图的作者有 ma n d h a n e , t a i t e l , w e i s m a n , l i n ( 水平圆管) ， g r i ff i t h , c o v i e r , t a i t e l , m c q u i l l a n ( 垂直上升 管) ， s p e e d i n g . w e i s m a n , b a r n e a ( 垂 直 上 升 管 到 垂 直 下 降 管 之间 的 各 种 倾 斜 管 ) ， 以 及w a m b s g a n s s ( 小尺 度水平矩形 管 ) 8 - 14 1 等学者以 及他们的 合作者。 流型图一般用气相表观速度和液相表观速度 ( 或以这两个参数为基础得到 的其他折算参数) 构成其坐标系的， 如图1 - 1 所示。 表 1 - 1 给出了一些典型的流 型图所采用的坐标参数以及其主要工况。 众 -1遥、j弓 u s c l 1 水平管的m a n d h a n e 18 1 流型图 十0111 时。图 o 西北工业大学硕十论文 表 1 - 1 儿种典则流? ( 4 图的坐标参数及土要 ! 一 况 研究者 b 山r 切 “提出 . b e l l , n t . 1 1 9 7 0 年修正 坐标参效 口 a / a , g l水 平 甘 道， 空 气一 水:工 作压力。 汪 mp . h e w i t t , e t a l 1 9 6 9p g ( v s g ) , p l ( l ) 垂 立 上 升 管 邀 。 空 气一 水 。 水 燕 气 水 ， 工 作 压 力0 . 1 m p a ma n d b a n e , 成5 1 1 9 7 4u 日 0，u s l 水平 管道 ， 流 道内 径. 1 2 . 7 - 1 6 5 . 1 m m : 0 .8 0 - 5 0 .5 k g / m s , p l : 7 0 5 - 1 0 0 9 k g / m : ( 12 .2 ) x 1 。 一 k g -m - 1 .5 - 1 : 3 x 1 0 - 4 -9 x 1 0 - 1 k g m - 1 : ( 2 4 - 1 0 3 ) x 1 0 _ 3 n. 1 po阳批几 、 叭i e ma n , e t a l 1 9 7 9- s a / 4 1 , - s l / 4 1 7水 平 管 道 . 内 毯2 6 .4 m m , p a: 一 二 1 .3 k g / m e p l 1 0 0 0 k g / m , a l : i x i 。 一k g -m - . - , a l : 7 x 1 0 - 2 n / 二. v s l : 0 . 3 0 二 / ， 对于非标准状吝的工质和份径擂用 九 和 白 进行修正 w e i a m a a , e t a l 1 9 8 1- s g / 人, - 3 l / 如 垂 直 上 升 ， 道 。内 % , 2 5 .4 m m , p a: 1 .3 k g / m 气 p l : 1-kg/m, p l : 1 x 1 0 - 3 k g m - 1 .s - 1 , 九: 7 x 1 0 - n/-。 u s l : 0 .3 0 6 - 加 对于非 标准状态的工质和份径百用 0 1 和勿 进行.正 b a v n e a ( 1 9 8 7 )始 g, u l 管道角 度及傀动方向任意可交 标 准 状 奋 。 空 气 水 ， 工作 压力0 .1 m p s , 流 通 内 径2 5 .4 们 。 。 ，其 他工况与介质，修正 l i n k h a n mt t y ( 1 9 8 7 ) 衫 5 0, - s l水 平 曾 道 ， 管 道内 径 . 2 5 . 4 m m及9 5 .3 m m 介质 空气 水 两种管径下的傀型分布差异较大 ) a t a l 1 9 9 1 - s o, e s l水平 矩形 绝 热管 道。 介 成.空气 水. 质 f 演 盆 ，6 0 - 2 0 0 d k g / m 2 .s 农 中 * 二 i( p g / p . ) (p l / p . )i / ， = (o w l a l ) ( y l i y w ) (p w i p l ) 1 /气 ， 为 介 质 鹰 皮 (k g / 10 9 ) 。 为 介 质 流 油恤扣 ， 口 相 界 面 的 袅 面 张 力( n z m ) , o 1 , 02 为 介 质 怕 性 今 橄 和 嘴 通 宜 径 决定 的 修正 苯 兔 下 标 中 ，. 和w为 衰 示 空 气 和 水 ，l 和 d分 别 为 气 相 和 液 相介 戒 ，s 为 衷 砚 e . 就流型图 研究而言，目 前还存在着下列一些问题: ( 1 ) 流型图中 所体现出的 决定流型的因素主要为气、液相的流速等几个主要参数，其他影响流型形成的 因素未得到体现，使得根据流型图确定流型的可靠性受到影响，这在流型转换 时显得尤为明显。例如，劳力云h i s 等在实验中发现，非牛顿流体气液两相流流 型处于过渡阶段时，所表现出的实际流型不仅与表观流动速度有关，还与表观 速度变化率的大小和方向 有关; ( ) 在流型图中流型转换表现为一些过渡区 域， 在这些区域中流型是不确定的: ( 3 ) 大部分的流型图所依据的实验数据来自 水一 空 气流动，因此流型图的适用范围是有限 制的: ( 4 ) 存在如此之多且相互之i h 1 往 往不一致的流型图的事实也表明，目前对于流型形成机制的研究还处于经验阶 西北工业大学硕几 t 论文 段，要把所有的流型统一到一个流型图中 还不可能阴。因此，目 前流型图的 研 究仍然是针对特定的流动条件和介质进行的， 但是涉及条件范围和介质种类扩 大了，如特殊结构管道或大口 径管道，微重力环境，非牛顿流体以及各种热工 质 等 1 7.18, 。 许多学者分别对水平流动和垂直流动条件下的流型转换准则进行了大量的 研究。 水平流动时， t a i t e l i ) 等根据大气压下空气一水的水平流动的流型实验结 果，将流型划分为层状流、泡状流、间歇流和环状流四大类，同时引进了一系 列控制参数， 加上l o c k h a rt - ma rt i n e l l i 参数x构成了流型转换的控制参数组， 对 于水平及小倾斜角管道的流型转换判断具有较好的普适性，其基本思路目前仍 为其他研究者采用。t a i t e l g o l a n 等是较早开展对搅拌流研究的学者， 他们也提出 了自己的流型变化判据;对于弹状流向环状流的过渡，一般都是根据经验公式 进行判断，不过，m o i s s i s 依据k e l v i n - h e l m h o l t z 不稳定性判据，分析了弹状流 向环状流转变的条件，则有较强的理论色彩。 总体而台 ， 尽管目 前对气液两相流流型判断的理论方法进行了较多的研究， 但是由于对流动机理缺乏深入的了解， 所建立的理论模型常常存在较大的误差。 不同的研究者所得到的流型图或流型转换准则也不一致，有时差异相当大，以 至于应用者无所适从。再者，由于两相流系统的复杂性，所涉及工况条件与流 体物性参数的多样性， 在目 前还难以获得一个对于各种流型都普适的理论模型， 使流动的本质特征得到揭示而大大简化流动模型，获得简明且普适的流型转换 准则。退一步说，即使要应用现有的这些流型图和转换准则，还需得到分相流 量等参数，而在实际工程应用中， 往往是希望通过判断流型来实现对这些参数 的检测，这就构成了应用这种方法进行流型判断的两难境地。 2流型的神经网络模式识别研究 研究气液两相流流型自动与客观识别具有重要的工程应用价值，可为相关 工业中两相流动自动监测与控制提供技术保障，因此，这一研究方向一直受学 术界和工业界的重视。 西北 业大学硕_ 卜 论文 气液两相流流型的神经网络模式识别是流型识别的重要方法之一。 e m b r e c h s 19 等采用k o h o n e n 神经网络模型， 分别将压差波动信号的短时f o u r i e r 谱和正交小波变换后的小波系数作为网络的输入特征，对水平管内的两相流流 型进行识别， 结果发现f o u r i e r 谱作为输入特征参数能够识别水平管内的所有流 型， 但作者没有用大量样本考察网 络的 识别率。 m o n j i 和m a t s u i 12 0 1 采用一层和 两层前向网络， 将含气率波动过程的均方根、 3 阶矩和4 阶矩作为网络的输入 特 征，网络的识别率可达9 1 %，出现误识别的样本多数位于流型转变区，这种方 法需要建立有关流型特征的数据库，并且对不同应用场合，需要重新建立或补 充大量的相关数据。 m i 和 i s h i i l2 1 采用含气率的波动信号作为神经网 络的特征 输入， 采用b p网 络和自 组织k o h o n e n网 络， 将流型过渡区作为单独待识别的 流型。由于该方法没有对含气率波动进行特征提取，导致神经网络的训练十分 费时。此外，由 于工业现场测量含气率比较困 难，这种方法的工业应用有限。 在国内，西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室的白博峰、郭烈锦 1 2 2 1 等人也从反传神经网络的结构及其特点出发， 分析如何根据压差波动过程自 动和客观识别流型， 考察流型自 动和在线识别的指标， 并讨论该方法的优缺点， 为流型的客观和自动识别提供了一种技术选择。 1 .2 . 2 遗传算法的研究现状 1 . 遗传算法的研究现状 遗传算法( g e n e t i c a l g o r it h m ， 简称g a ) 由 美国m i c h i g a n大学的h o l l a n d于 1 9 7 5 年首次提出甲， 是一种模拟达尔文的遗传选择和自 然淘汰生物进化论的计 算方法。 从8 0 年代后期开始， 遗传算法得到越来越广泛的关注， 并在人工智能、 自 动控制、软科学决策以及生命科学决策等领域初步展现了它的特点和魅力， 成为当前国际学术界和工程界跨学科的热门 研究课题之一， 并在 1 9 9 4 年由美国 ( i e e e t r a n s .o n n e u r a l n e t w o r k s 刊 物发表了 专刊加以 介 绍。 国内学者对遗传算法的重视始于浙江大学韩祯祥、文福栓两人提供的一篇 综述报告1 2 4 1 ，自 此之后遗传算法在国内的研究也兴盛起来。 遗传算法具有鲁棒 性、随机性、全局性、适于并行处理的优点，所以广泛应用于神经网络中，其 中 有许多 成功的应用。 李敏强四采用了 一种改进的 遗传算法， 将之应用于人工 神经网络中， 求解了 短期地震预报问 题。 蔡 鹭欣1 2 6 1 把基于反向 传播的 遗传算法 用于酒类气体识别实验中的传感器阵列筛选，通过评价传感器组合对反向 传播 神经网络识别酒类气体结果的影响，建立一种挑选传感器阵列的方法。葛红1= 7 1 将遗传算法应用于优化基于神经网络结构的控制器的参数，并用该控制器去控 制有纯滞后的对象，通过实验证明了用遗传算法优化后的控制系统具有良 好的 西北 业大学硕_ 卜 论文 气液两相流流型的神经网络模式识别是流型识别的重要方法之一。 e m b r e c h s 19 等采用k o h o n e n 神经网络模型， 分别将压差波动信号的短时f o u r i e r 谱和正交小波变换后的小波系数作为网络的输入特征，对水平管内的两相流流 型进行识别， 结果发现f o u r i e r 谱作为输入特征参数能够识别水平管内的所有流 型， 但作者没有用大量样本考察网 络的 识别率。 m o n j i 和m a t s u i 12 0 1 采用一层和 两层前向网络， 将含气率波动过程的均方根、 3 阶矩和4 阶矩作为网络的输入 特 征，网络的识别率可达9 1 %，出现误识别的样本多数位于流型转变区，这种方 法需要建立有关流型特征的数据库，并且对不同应用场合，需要重新建立或补 充大量的相关数据。 m i 和 i s h i i l2 1 采用含气率的波动信号作为神经网 络的特征 输入， 采用b p网 络和自 组织k o h o n e n网 络， 将流型过渡区作为单独待识别的 流型。由于该方法没有对含气率波动进行特征提取，导致神经网络的训练十分 费时。此外，由 于工业现场测量含气率比较困 难，这种方法的工业应用有限。 在国内，西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室的白博峰、郭烈锦 1 2 2 1 等人也从反传神经网络的结构及其特点出发， 分析如何根据压差波动过程自 动和客观识别流型， 考察流型自 动和在线识别的指标， 并讨论该方法的优缺点， 为流型的客观和自动识别提供了一种技术选择。 1 .2 . 2 遗传算法的研究现状 1 . 遗传算法的研究现状 遗传算法( g e n e t i c a l g o r it h m ， 简称g a ) 由 美国m i c h i g a n大学的h o l l a n d于 1 9 7 5 年首次提出甲， 是一种模拟达尔文的遗传选择和自 然淘汰生物进化论的计 算方法。 从8 0 年代后期开始， 遗传算法得到越来越广泛的关注， 并在人工智能、 自 动控制、软科学决策以及生命科学决策等领域初步展现了它的特点和魅力， 成为当前国际学术界和工程界跨学科的热门 研究课题之一， 并在 1 9 9 4 年由美国 ( i e e e t r a n s .o n n e u r a l n e t w o r k s 刊 物发表了 专刊加以 介 绍。 国内学者对遗传算法的重视始于浙江大学韩祯祥、文福栓两人提供的一篇 综述报告1 2 4 1 ，自 此之后遗传算法在国内的研究也兴盛起来。 遗传算法具有鲁棒 性、随机性、全局性、适于并行处理的优点，所以广泛应用于神经网络中，其 中 有许多 成功的应用。 李敏强四采用了 一种改进的 遗传算法， 将之应用于人工 神经网络中， 求解了 短期地震预报问 题。 蔡 鹭欣1 2 6 1 把基于反向 传播的 遗传算法 用于酒类气体识别实验中的传感器阵列筛选，通过评价传感器组合对反向 传播 神经网络识别酒类气体结果的影响，建立一种挑选传感器阵列的方法。葛红1= 7 1 将遗传算法应用于优化基于神经网络结构的控制器的参数，并用该控制器去控 制有纯滞后的对象，通过实验证明了用遗传算法优化后的控制系统具有良 好的 - 一一 一一 一一一二 明 鲤 沙 些 全 竺 经 丝 一 一一一 一 - 一 -一 静态性能和动态性能，为解决控制领域中的这一难题做出了新的探索。 杨兆升 12 8 1 运用遗传算法进行参数选择，克服了传统流体神经网络的权值矩阵对称等限 制， 拓宽了这种智能搜索方法的 应用领域。肖 专文 2 9 1 将遗传算法应用于神经网 络，构成了g a-a n n法，协同求解复杂工程中的优化问题，该法既利用了神 经网络的非线性映射、网络推理和预测的功能，又利用了遗传算法的全局优化 特性，可广泛地应用于目 标函数难以 用决策变量的显函数形式来表达的众多复 杂工程问 题中。 王任 3 o 1 将遗传算法应用于人工神经网 络模型， 确定一零部件的 维修策略，并结合实例进行了分析，经实验检验，该系统选择维修策略与实际 完全符合，维修费用预测值与实际值的相对误差在允许范围内，所以该模型是 可信的。 2 . d n a ( 脱氧核糖核酸) 遗传算法研究现状 d n a编码方法也属于遗传算法的一种。自 从w a t s o n 和c r ic k 在 1 9 5 3 年发 现d n a后，人们发现和发展了许多操作d n a的方法 . 1 9 9 4 年a d l e m a n 在 ( s c i e n c e 期刊上发表了利用 d n a分子算法求解哈密尔顿有向路径问题的实 例，显示了采用 d n a进行特定目 的的计算可行性 3 2 1 ，其新颖性不在于算法和 速度， 而在于采用迄今为止还没有作为计算机硬件的生物工业技术来实现，并 且开发了 这种媒体潜在的并行性。目 前d n a计算研究涉及到诸如d n a的计算 能力、 计算模型和计算算法等多个领域， 包括将d n a计算与遗传算法、 神经网 络、模糊系统和混沌系统等软计算方法进行结合的尝试。f a r h a r t 和 h e m a n d e s 探 讨了 采 用d n a 译码 推 理网 络的 复 杂时 空 行为133 1 a d o n g - w o o k l e e 然后 西北工业大学硕 卜 论文 1 .3 本文研究的理论和实际意义 轴承腔是航空发动机主轴支承结构中的重要组成部分。在发动机工作状态 下，轴承腔中的润滑油在转子和轴承元件高速旋转作用下，在腔内形成了气液 两相流状态。由于气液两相流动问题对轴承腔润滑设计和润滑系统热分析的正 确性有很大的影响，使得轴承腔中两相流问题越来越受到国内外专家学者的重 视，但实际上迄今为止国内从未开展过轴承腔两相流的理论和试验研究工作。 由于先进航空发动机空间结构限制更为苛刻，加之系统温度和主轴转速设 计得更高，使得依赖于常规循环润滑的发动机轴承腔在工作中可能会出 现过热 甚至腔内 着火的故障 39 1 。因此，以 确定合理的 轴承腔润滑量为目 标的轴承腔润 滑设计是十分必要的，而在这一设计中，轴承腔内气液两相流的影响对设计的 正确性起着很大的作用，为此a p t d计划专门立项对这一问 题进行研究。气液 两相流中介质的凡何分布状况，即流型，极大地影响着两相流动压力损失和传 热特性，同时影响着流动参数的准确测量以及流动系数的运行特征，因此，研 究轴承腔内 气液两相流的识别方法对于轴承腔润滑设计具有重要的意义。 由于轴承腔两相流流型辨识的实验成本高、难度大、工况条件多，从而使 得仅依赖于实验工作在成本和技术上难以 进行，并且在一些工况条件下因为技 术原因也很难对两相流流型做出准确判断。因此，选用合理的理论方法、建立 一个两相流流型理论预测模型对轴承腔两相流流型实验工作进行适当的辅助支 持是十分必要的。 正是基于此，本文目的是建立起辨识轴承腔两相流流型的理论预测模型。 由于目 前轴承腔两相流动的理论和实验研究在国内尚未开展，考虑到管道两相 流研究在国内已 有一定基础，以及管道两相流主要流型和轴承腔两相流型基本 相同，所以本文从管道两相流型的试验数据出发，通过训练形成相应的流型预 测模型并进行了有限元仿真验证， 以期将来用于轴承腔两相流型的辨识工作中， 为进一步研究轴承腔两相流润滑问题奠定理论基础。 1 .4 本文的主要工作 虽然目前气液两相流的实验主要集中于管道内部两相流的研究，但由于轴 承腔和管道两相流实验都是以压差作为测量信号，而且管道内气液两相流的三 种典型流型( 即泡状流、 间歇流、 环状流) 也是轴承腔两相流润滑工况中的主要流 型，所以本文首先以管道气液两相流为原型，以压差波动作为特征参数，分别 采用 b p网络、基于常规遗传算法的b p网络以及基于 d n a遗传算法的b p网 络对流型进行识别，通过考察它们的辨识率，获得合理的理论预测模型;然后 西北工业人学硕十论文 采用f l u e n t 有限元仿真软件对轴承腔内 泡状流、 间 歇流和环状流流场进行模 拟仿真，获得压差仿真实验数据，将压差波动过程的傅立叶变换谱作为理论预 测模型的输入样本，考察理论预测模型对三种典型流型的辨识率，检验该预测 模型的合理性和有效性。本文的具体研究内容包括以下几个方面: ( 1 ) 以 管道内 气液两相流为原型，以 压差波动作为 特征参数， 采用三种典 型 的具有模式识别能力的神经网络( 感知器、 径向 基网络和b p网 络) 对流型的 识别 能力进行研究， 通过考察三种神经网络的辨识率， 发现b p网络的识别方法具有 较高的准确性; ( 2 ) 由于 b p网络模型本身存在收敛速度慢、容易陷入局部极小和鲁棒性不 好的缺点， 所以将遗传算法与神经网 络相结合，通过遗传算法对神经网络的 连 接权值和闻值进行优化学习， 利用遗传算法的寻优能力来获得神经网络的最佳 权值和阐值， 考察最佳网络模型对气液两相流的辨识率， 并将该算法与标准b p 算法在性能上进行比较，同时对影响遗传算法的主要因素进行了分析; ( 3 ) 由 于 d n a遗传算法较基本遗传算法在编码上有所改进， 使得算法的性 能也有很大改进， 因此本研究进一步将d n a遗传算法与神经网络进行集成， 确 定结构最优的神经网络模型并考察此模型对气液两相流的辨识率， 比 较d n a遗 传算法、 标准遗传算法以及b p 算法的性能， 并对影响d n a遗传算法的主要因 素进行了分析; ( 4 ) 利用f l u e n t有限 元仿真软件对轴承腔气液两相流流场进行数值仿真， 提取轴承腔内 三种典型流型 ( 泡状流、 间歇流、 环状流) 的压差仿真数据， 将压差 波动过程的傅立叶变换谱作为网络输入层的模式输入样本，利用本文的理论预 测模型对轴承腔气液两相流流型进行辨识， 验证本文提出的 轴承腔气液两相流 流型预测模型的准确性。 西北工业大学硕 : 论文 第二章基于神经网络的气液两相流流型辨识研究 2 . 1 引言 润滑系统是保证航空发动机主轴轴承正常工作的重要组成部件系统，许多 主轴轴承的失效都是因为润滑系统设计不当而造成的。由于先进航空发动机空 间结构限制更为苛刻，加之更高的系统温度和主轴转速，使得依赖于常规循环 润滑的发动机轴承腔在工作中可能会出 现过热甚至腔内 着火的故障。因此，以 确定合理的轴承腔润滑量为目标的轴承腔润滑设计是十分必要的，而在这一设 计中，轴承腔内气液两相流的影响对设计的正确性起着很大的作用。气液两相 流中介质的几何分布状况，即流型，极大地影响着两相流动压力损失和传热特 j性，同时影响流动参数的准确测量以及流动系数的运行特征，因此，研究轴承 腔内 气 液两相 流速型的 识别方法对于轴承 腔润滑设计具 有重要的 意义。 研究气液两相流流型的客观识别对其他工程领域也具有重要的应用价值， 可以为相关工业中两相流动自 动监测与控制提供技术保障，因此，该研究方向 一直受学术界和工业界的重视， 近年来的测量技术和信息处理技术的发展，也 为气液两相流型的客观和智能识别提供了可能。 目 前对气液两相流流型的定性判别方法主要是利用两相流流型的压差波动 信号 进行的， 以 神经网络为代表的随机信号处理技术则为这种方法提供了可能。 神经网络由大量处理单元互连而成，具有很强的自 适应、学习和容错能力，对 信息处理更接近人类的思维活动，在处理和解决问题时，不需要对象的精确数 学模型，通过其结构的可变性，逐步适应外部坏境各种因素的作用， 挖掘出研 究对象之间的内 在因果关系，达到解决问题的目的。 正如前所述， . 由于轴承腔气液两相流实验研究中存在着诸如实验难度大、 成本高、工况条件多等问题，从而使得仅依赖于实验工作在成本和技术上难以 进行，因而有必要选用合理的理论预测方法对实验工作进行补充。虽然目前气 液两相流实验主要集中于管道内部两相流的研究，但由于轴承腔和管道两相流 实 验都是以 压差作为测量信号， 而且管道内 气液两相流的三种典型流型( 即 泡状 流、间 歇流、 环状流) 也是轴承腔两相流润滑工况中的主要流型， 所以 本章针对 管道内部气液两相流问题，采用三种典型的神经网络对流型进行模式识别，通 过三种典型神经网络的预测分析对比而筛选出高辨识率的网络方法，以应用到 轴承腔两相流流型辨识中，这一工作是进一步研究轴承腔两相流润滑问题的基 础工作之一，具有较大的理论意义和应用价值。 西北工业大学硕士论文 2 .2 气液两相流参数波动特征和神经网络模型 2 . 2 . 1 参数波动特征选取 流型的神经网络模式识别，从工程应用角度上可以理解为 “ 采用神经网络 实现流型与特征参数相对应这一复杂的非线性映射过程” 。 神经网络不包括任何 规则，识别准则隐含在权值矩阵中， 通过训练网路中的权值，最后达到某一稳 定状态。若输入一个实际样本，网络通过非线性映射可将样本的特征参数空间 映射到流型空间，从而实现两相流流型的自 动、客观识别。 采用神经网络理论识别 流型主要有三 个步 骤14 0 ,4 1 1 : ( t ) 信息获取， 根据测量 的 难度和代价选择能够反映流动结构变化的信号， 如压力、压差 ( 或压降) 、 含 气率等; ( 2 ) 特征提取， 从 特征 信号中 提取出 不同 流型的 特征， 信号 处理是 特征 提取最常用的方法;( 3 ) 执行某种运算完成由 特征空间到流型类别空间的映射。 所谓特征提取就是对模式的某些物理性质进行数学描述，也可理解为对原 始数据进行变换或映射，得到能够反映模式分类的本质特征。通过变换可以 把 维数较高的测量空间中表示的模式转化为维数较低的特征空间中表示的模式。 常用的特征有统计特征、结构特征、数学变换特征和逻辑特征。从某种意义上 讲，只要流型特征集合中包含有足够的信息，那么并不存在选择是正确的还是 错误的问题。但是不恰当的选择会使识别规则或映射过程复杂化，对提高识别 的 准确率不利，而准确的特征选择则使识别简单又准确。 压力、压差和含气率的波动在一定程度上都能反映流型及其变化，其中压 力、压差的测量最经济可靠，而含气率与流型最直接， 但测量设备复杂4 2 1 。近 年来应用较多的是压差波动法鉴别流型。压差波动法鉴别流型的原理如下:流 型不同，两相流动的扰动度不同。因此不同流型的两相流体流过压差测量段时 就会得到不同的压差波动信号。用压差波动信号法判别流型正是利用了这一特 性。同时，利用压差波动信号代替绝对压力信号，消除了测量段外部的各种波 动因素的影响， 而且测量简单。 大多数的实验工作都是利用压差作为测量量的， 因 此本文采用的气液两相流波动参数为 压差。 山 文献 4 3 可知， 虽然气液两相流 的流型难以根据压差的波动曲线人为进行明确判别， 但可以看出压差波动的频 谱分布特征与流型有密切的关系。由于采用傅立叶变换较原始波动序列具有更 好的特征描述和降低模式空间维数的优点，所以本章采用压差波动过程的傅立 叶变换谱作为网络输入层的模式输入样本，并在样本输入网 络之前作去均值和 归一化的预处理。 2 .2 . 2 三种神经网络模型 西北工业大学硕士论文 2 .2 气液两相流参数波动特征和神经网络模型 2 . 2 . 1 参数波动特征选取 流型的神经网络模式识别，从工程应用角度上可以理解为 “ 采用神经网络 实现流型与特征参数相对应这一复杂的非线性映射过程” 。 神经网络不包括任何 规则，识别准则隐含在权值矩阵中， 通过训练网路中的权值，最后达到某一稳 定状态。若输入一个实际样本，网络通过非线性映射可将样本的特征参数空间 映射到流型空间，从而实现两相流流型的自 动、客观识别。 采用神经网络理论识别 流型主要有三 个步 骤14 0 ,4 1 1 : ( t ) 信息获取， 根据测量 的 难度和代价选择能够反映流动结构变化的信号， 如压力、压差 ( 或压降) 、