竖直通道内流动沸腾气泡脱离行为的数据驱动分析

发布时间：2021-11-03 01:49

　　为了研究过冷沸腾过程中气泡的脱离特性,基于统计学分析方法,利用公开发表的实验数据和经验关联式构建驱动分析数据库,运用有限混合模型和标准方差分解方法对竖直过热壁面上流动沸腾气泡脱离直径的影响因素进行数据驱动分析研究。将描述流动沸腾的量纲一参数组作为模型的输入变量,气泡脱离直径作为输出变量,采用Kullback-Leibler散度和χ2距离对于输入变量的敏感性程度顺序分别进行评估。初步的数据驱动分析结果表明:雷诺数和气液密度比对气泡脱离直径的影响最为显著,与传统方法取得的结果具有一致性,证明了数据驱动方法在分析物理问题上的可行性;在现有数据库的基础上,有限混合模型比标准方差分解方法更具一般性,可以直接基于数据库进行应用。 

【文章来源】：西安交通大学学报. 2020,54(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

修正Basu公式的气泡脱离直径预测值与实验值的对比

图3是FMM示例，输出变量y对应于两个输入变量x1和x2，且y可以分解为两个子分布f1和f2。对于x1和x2这两个输入变量，每一个输入变量都有两个对应于f1和f2的子分布。明显地，x1的两个子分布差异较大，而x2的两个子分布几乎相同（均遵循一般概率密度分布q2(x2））。x1对输出变量y有很大的影响，而x2的贡献显然要小得多。2.2 基于方差分解的敏感性分析模型

K=3时分解的结果如图4所示。可以看出，数据库中气泡脱离直径的分布大体服从子分布3所代表的正态分布，但子分布2和子分布1代表了存在偏离均值较远的分布中心，这也印证了气泡脱离直径实验数据复杂且难以预测的特点。3个正态子分布分别为f1(y|θ）～N(0.112 8,0.001 31/2）、f2(y|θ）～N(0.569 4,0.033 91/2）、f3(y|θ）～N(0.287 1,0.006 41/2），加权系数分别为0.134 3、0.108 5、0.757 2。图5 自变量分解结果

【参考文献】：
博士论文
[1]流动沸腾中汽泡行为的理论与实验研究[D]. 管鹏.北京交通大学 2014



本文编号：3472804