基于深度学习的两相流气泡末速度预测

针对在气液两相流中难以进行稳态分析,无法对气泡末速度进行精准预测的问题,提出一种基于深度学习的气泡末速度预测方法。首先,搭建了一套高速相机采集系统获取气泡图像,利用图像处理技术和椭圆拟合算法对气泡进行图像分割,进而计算气泡上升速度,建立关于气泡末速度的图像数据集;然后,设计了一种以VGG网络为基础的回归网络模型,并采用迁移学习的方式对VGG网络进行训练和参数优化,有效地解决了训练样本不足、预测精度低的问题,实现了对气液两相流中气泡末速度的精准预测。实验结果表明:与传统的定量分析方法相比,基于迁移学习的VGG回归网络能够更好地对气泡图像进行特征提取,得到更为精准的气泡末速度预测模型,同时在小样本数据集中具备较好的泛化能力。

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本文档关键词:流气,深度,预测,速度,两相