木质纤维脉冲-旋流气流干燥工艺与脉冲管过渡角的优化

发布时间：2023-03-19 19:15

　　本研究以木质纤维为研究对象,围绕脉冲-旋流气流干燥的数学预测模型建立与干燥装置脉冲管过渡角优化仿真进行研究。使用RSM响应曲面软件设计实验方案考查了杨木纤维脉冲-旋流气流干燥过程中主要工艺参数对终含水率的影响,借助Python编程语言搭建BP神经网络预测模型,并将BP神经网络和RSM两种模型完成的映射关系加以比较;通过Fluent软件对脉冲-旋流干燥装置脉冲管过渡角进行优化,准确掌握干燥过程中装置内部流动及传热传质规律的同时完成对脉冲-旋流气流干燥装置中脉冲管过渡角优化的探索。BP神经网络和RSM的研究对比结果为木质纤维脉冲-旋流气流干燥过程中工艺参数与终含水率映射关系的确定提供新思路,高效智能地对木质纤维终含水率结果进行预测,干燥装置脉冲管过渡角的仿真优化可以帮助相关生产企业提高物料干燥效率,降低设备发生损坏的风险,为干燥设备生产的企业带来隐形的经济效益,研究结果旨在为丰富木质纤维气流干燥理论体系及其工业化应用提供技术支持和理论依据。主要研究内容及结论如下:(1)通过对脉冲-旋流气流干燥工艺进行响应面优化,选用Design Expert软件分析了脉冲-旋流气流干燥工艺参数与杨木纤维终...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 木质纤维资源及其利用现状
        1.1.1 木质纤维干燥方法及其应用现状
        1.1.2 神经网络在木材加工领域的应用及其国内外研究现状
        1.1.3 木质纤维气固两相流的国内外研究现状
    1.2 脉冲-旋流气流干燥装置的原理及特点
    1.3 研究目的及意义
    1.4 研究内容及技术路线
2 木质纤维脉冲-旋流气流干燥工艺参数的响应面优化
    2.1 引言
    2.2 材料与方法
        2.2.1 试验材料与设备
        2.2.2 试验方法
        2.2.3 响应曲面实验设计
    2.3 结果与讨论
        2.3.1 回归模型的建立及显著性分析
        2.3.2 脉冲-旋流气流干燥工艺参数对终含水率的影响
        2.3.3 脉冲-旋流气流干燥工艺参数的选择与验证
    2.4 本章小结
3 基于BP神经模型的木纤维脉冲-旋流气流干燥工艺优化
    3.1 引言
    3.2 机器学习及神经网络简介
        3.2.1 机器学习简介
        3.2.2 神经元网络结构及BP神经网络原理介绍
    3.3 基于TensorFlow的线性回归模拟及Python实现
        3.3.1 Python语言特点
        3.3.2 TensorFlow框架
        3.3.3 BP神经网络模型的搭建
    3.4 BP神经网络和响应曲面法预测模型的对比
    3.5 本章小结
4 基于Fluent流体仿真的气固两相流干燥装置脉冲管过渡角的优化
    4.1 引言
    4.2 气固两相流理论模型
    4.3 Fluent求解过程
        4.3.1 Fluent求解过程
        4.3.2 几何模型的建立和网格划分
        4.3.3 气固两相流流体参数
        4.3.4 Fluent求解器参数设置
    4.4 脉冲-旋流气流干燥脉冲管过渡角优化
        4.4.1 气流场速度变化规律
        4.4.2 壁面剪切应力情况分析
        4.4.3 压力场变化规律分析
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文
致谢



本文编号：3765803