闫盛楠
- 作品数：5 被引量：12H指数：3
- 供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国石油天然气集团公司科技项目更多>>
- 相关领域：化学工程动力工程及工程热物理航空宇航科学技术更多>>
- 矩形腔内纳米流体自然对流的两相格子Boltzmann模拟被引量：3
- 2014年
- 在考虑纳米颗粒和基液之间相互作用力的基础上,建立了两相格子Boltzmann模型,通过对比,结果表明本文建立的两相格子Boltzmann模型与相关文献吻合较好.本文利用该模型研究了矩形腔内纳米流体的流动和换热,讨论了瑞利数、纳米颗粒组分对换热的影响,并分析了纳米颗粒在流场中的分布.
- 齐聪何玉荣闫盛楠田枫林
- 关键词：格子BOLTZMANN方法自然对流
- 鼓泡流化床不规则形状颗粒气固两相流动特性研究
- 流化床在石油、化工、能源、环保、制药、食品加工等领域应用十分广泛。鼓泡流化床作为流化床经典床型的一种，无论是实际应用还是理论研究，都是相关人员一直关注的热点。在实际应用中，鼓泡流化床内的颗粒通常为不规则形状的颗粒。相比较...
- 闫盛楠
- 关键词：鼓泡流化床双流体模型PIV速度场
- 文献传递
- 流化床内基于神经网络方法的非球形颗粒两相流模拟研究
- 气固流态化系统广泛应用于能源、化工、食品、航天等工业领域。在气固流态化系统中，颗粒通常呈现不规则的非球形。在传统的研究方法中为了简化计算，研究者们通常将颗粒假设为球形颗粒。然而，在很多实际的颗粒系统中，球形颗粒的假设已不...
- 闫盛楠
- 关键词：流化床气固两相流动力特性人工神经网络
- 基于人工神经网络模型的非球形颗粒曳力系数预测被引量：6
- 2017年
- 本文通过人工神经网络预测方法对非球形颗粒气固曳力系数进行了预测及分析。首先比较了BP(Backpropagation)神经网络模型和RBF(Radical Basis Function)基神经网络模型对Pettyjohn和Christiansen等人实验工况中的结果进行了预测。结果表明,采用RBF方法预测非球形颗粒气固曳力系数误差较小,计算效率较高。同时,应用RBF基神经网络模型,对不同形状因子下的气固曳力系数进行了预测和分析。研究结果表明,人工神经网络可以用于非球形颗粒气固曳力系数的预测研究,本文研究结果为复杂形状颗粒气固曳力系数的预测提供了一种有效的手段。
- 闫盛楠唐天琪任安星何玉荣
- 关键词：人工神经网络曳力系数
- 一种用于干、湿颗粒混合的多喷口喷动流化床
- 本发明公开了一种用于干、湿颗粒混合的多喷口喷动流化床，所述多喷口喷动流化床由透明树脂玻璃板、喷动流化床、喷动气体入口、流化气体入口和风室构成，所述风室位于喷动流化床底部，风室与喷动流化床之间设置有透明树脂玻璃板；所述风室...
- 何玉荣唐天琪王天宇闫盛楠任安星
- 文献传递
