基于K-means聚类的微细通道纳米流体气液两相流流型识别

发布时间：2018-03-25 14:37

  本文选题：纳米流体　切入点：气液两相流　出处：《农业机械学报》2016年12期

【摘要】：为快速识别流型的类型,提出微细通道纳米流体气液两相流流型K-means聚类识别的方法,该方法采用高速摄像机获取微细通道内气液两相流的流型图像,利用灰度流型图像的直方图获得峰值并且该峰值作为K-means聚类的初始中心点,结合不变矩原理和欧氏距离进行相似度流型图像的识别。由查准率-查全率评估体系和5 500幅流型图像识别实验的执行耗时分析结果表明:采用K-means聚类对微细通道纳米流体气液两相流流型进行识别的整体识别率达到97.8%,其中弹状和泡状识别率为100%。该方法为微细通道纳米流体两相流的在线识别流型提供了一种新途径。
[Abstract]:In order to identify the type of flow patterns quickly, a K-means clustering method for identification of gas-liquid two-phase flow patterns in micro-channels is proposed. The flow pattern images of gas-liquid two-phase flows in micro-channels are obtained by high-speed video camera. The peak value is obtained by using histogram of grayscale flow pattern image and the peak value is used as the initial center of K-means clustering. Based on the principle of moment invariant and Euclidean distance, the similarity flow pattern image recognition is realized. The results show that the K-means clustering method is used to solve the problem of micro-fine pass by using the precision and recall evaluation system and the execution time analysis of 5,500 flow pattern image recognition experiments. The overall recognition rate of gas-liquid two-phase flow pattern of nanoscale fluid is 97.8, and the recognition rate of slug and bubble is 100. This method provides a new way for on-line identification of two-phase flow of nano-fluid in micro-channel.
【作者单位】： 华南理工大学机械与汽车学院;广东科技学院机电工程系;广西大学化学化工学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(21276090)
【分类号】：O359.1

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