气液两相流动结构复杂性分析

发布时间：2017-07-01 05:15

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【摘要】：两相/多相流广泛存在于自然界及石油化工、能源动力、航空航天、生物医药、食品加工等工业过程中。由于其相间的相互作用及随机可变的相界面分布,形成了两相/多相流复杂的非线性、非平稳性特征,以及复杂的时间演化和空间分布特征,使得两相/多相流的研究十分复杂和困难。采用传统的研究、分析方法至今无法准确描述两相/多相流的流型演化机理及动力学特性等问题。两相/多相流的复杂性是其非线性及非稳定性的本质特征,复杂性理论的提出为研究两相/多相流动特性提供了新思路和新途径。课题研究工作以水平管气液两相流为对象,在采集流动过程的平均及局部流场电导阵列传感器测试信号的基础上,分别从混沌特性、系统结构复杂性、多尺度复杂性角度,对两相流的复杂性进行讨论和分析。同时,基于熵测度和非平衡理论构建两相流复杂性模型,研究定量分析两相流复杂性的方法。论文主要研究工作包括:(1)在对气液两相流动过程特性及测试信号特点分析的基础上,对两相流在相空间中的混沌特性及基于0-1混沌测试方法的非相空间中的混沌特性进行了讨论,验证了两相流是一个混沌系统,从而为研究两相流的复杂性提供理论基础。(2)针对气液两相流在频域上的结构复杂性,提出一种基于频带因子和傅里叶功率谱熵的多尺度频谱熵研究两相流的结构复杂性的方法。通过频带因子的滑动,改变信号的分析频率,计算不同频带因子下的功率谱熵,进而分析两相流的频率结构及功率谱随着频带因子的改变发生的变化。通过分析波状流、塞状流和弹状流3种流型的多频带谱熵,发现3种流型的电导波动信号随着频带因子的不同表现出相异的多频带谱熵特征,能有效指示3种流型的结构复杂性变化。多频带谱熵平均值具有较强的流型识别能力,为流型识别提供一种新的准则。(3)针对气液两相流动结构具有多尺度及多样性,提出一种基于粗粒化过程和谱熵结合的多尺度谱熵研究两相流多尺度复杂性的算法,该算法将两相流波动信号中的频率成分从高频到低频逐渐滤除后分析两相流在不同频率尺度上的频率结构或频谱分布的复杂性,并将其用于泡状流、塞状流和弹状流的多尺度复杂性分析。研究发现,3种流型中泡状流频域能量谱结构最复杂,所含频率成分多,频域复杂度高;而塞状流频域结构相对简单,复杂性最低。与两相流的小波能量熵和基于EMD分解的IMF能量熵相比,多尺度谱熵对于具有不同流动动力学特性的两相流型具有更高的识别能力,能够有效分析两相流的复杂性。(4)针对气液两相流流动结构复杂性定量分析方法问题,将熵测度与统计理论相结合,提出基于排列熵和Tsallis熵的两相流复杂性模型,并利用离差加权法修正模型中的非平衡度。以Logistic映射为例验证了两相流复杂性模型用于分析非线性系统复杂性的可行性和有效性;将两相流复杂性模型用于定量分析泡状流、塞状流和弹状流的复杂度,研究结果表明两种复杂性模型都能较好反映两相流的统计复杂度,证明两相流复杂性模型的有效性。通过验证,Tsallis熵复杂性模型在刻画两相流的复杂度时比基于排列熵的复杂性模型具有更高的统计分析能力,更适合用于定量分析两相流的复杂性。因此,基于Tsallis熵的两相流复杂性模型为定量分析两相流特性以及探索两相流动规律提供了一种新途径。
【关键词】：气液两相流 电导环 波动信号 复杂性 多频带谱熵 结构复杂度 多尺度谱熵 统计复杂度
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O359.1
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 绪论12-26
• 1.1 课题研究背景及意义12-14
• 1.2 两相流流型及其复杂性特征14-18
• 1.2.1 水平管气液两相流流型14-15
• 1.2.2 两相流的复杂性特征15-18
• 1.3 系统复杂性的研究现状18-19
• 1.3.1 国外研究现状18-19
• 1.3.2 国内研究现状19
• 1.4 两相流复杂性研究现状19-20
• 1.5 气液两相流时间序列的获取与预处理20-23
• 1.5.1 环形电导式传感器阵列20-21
• 1.5.2 气液两相流时间序列的获取21-22
• 1.5.3 两相流时间序列的预处理22-23
• 1.6 论文创新点与主要工作23-26
• 1.6.1 论文创新点23-24
• 1.6.2 本文组织结构24-26
• 第二章 气液两相流的混沌特性分析26-45
• 2.1 引言26-27
• 2.2 混沌相关理论27-31
• 2.2.1 混沌的定义及其主要特征27-28
• 2.2.2 相空间重构28-31
• 2.3 混沌分析的两种经典方法31-35
• 2.3.1 混沌特性的吸引子分析方法31-33
• 2.3.2 混沌特性的Lyapunov指数分析方法33-35
• 2.4 基于相空间的气液两相流混沌特性分析35-38
• 2.5 基于 0-1 混沌测试法的气液两相流混沌特性分析38-44
• 2.5.1 0-1 混沌测试法38-39
• 2.5.2 基于 0-1 混沌测试法的几种典型信号的混沌分析39-43
• 2.5.3 基于 0-1 混沌测试法的气液两相流混沌分析43-44
• 2.6 小结44-45
• 第三章 气液两相流结构复杂性分析45-57
• 3.1 引言45-47
• 3.2 谱熵理论及其表征复杂性的缺陷47-49
• 3.2.1 谱熵算法47-48
• 3.2.2 谱熵在表征复杂性的缺陷48-49
• 3.3 多频带谱熵49-52
• 3.3.1 多频带谱熵算法描述49-50
• 3.3.2 多频带谱熵算法验证50-51
• 3.3.3 多频带谱熵的抗干扰性验证51-52
• 3.4 气液两相流的多频带谱熵分析52-56
• 3.4.1 气液两相流的多频带谱熵分析52-55
• 3.4.2 基于多频带谱熵的气液两相流流型分类55-56
• 3.5 小结56-57
• 第四章 基于多尺度熵的气液两相流复杂性分析57-82
• 4.1 引言57
• 4.2 气液两相流的多尺度谱熵分析57-65
• 4.2.1 粗粒化多尺度分析方法58-59
• 4.2.2 多尺度谱熵算法描述59-61
• 4.2.3 多尺度谱熵算法的验证61-63
• 4.2.4 气液两相流的多尺度谱熵分析63-65
• 4.3 气液两相流的小波多尺度能量熵分析65-72
• 4.3.1 小波分析65-68
• 4.3.2 Shannon小波能量熵68-69
• 4.3.3 Shannon小波能熵的仿真分析69-71
• 4.3.4 气液两相流的两种小波能量熵分析71-72
• 4.4 基于EMD分解的气液两相流能量熵分析72-80
• 4.4.1 基于EMD分解的多尺度分析法73-74
• 4.4.2 气液两相流电导波动信号的EMD分解74-77
• 4.4.3 气液两相流IMF能量特征分析77-78
• 4.4.4 气液两相流IMF能量熵分析78-80
• 4.5 三种多尺度熵的比较80
• 4.6 小结80-82
• 第五章 气液两相流复杂性模型的研究82-94
• 5.1 引言82-83
• 5.2 统计复杂度理论83-85
• 5.2.1 物理系统统计复杂度83-84
• 5.2.2 气液两相流的统计复杂度84-85
• 5.3 气液两相流复杂性模型85-87
• 5.3.1 基于排列熵的两相流复杂性模型85-86
• 5.3.2 基于Tsallis熵的两相流复杂性模型86-87
• 5.4 两相流复杂性模型在Logistic映射复杂性分析中的应用87-88
• 5.5 两相流复杂性模型的应用88-93
• 5.6 小结93-94
• 第六章 总结与建议94-97
• 6.1 总结94-96
• 6.2 建议96-97
• 参考文献97-110
• 发表论文和参加科研情况说明110-112
• 致谢112-113

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本文编号：504697