Купить статью

Представлены результаты исследования, целью которого являлась разработка метода и программного инструментария для определения класса перемешивающего устройства по показателю его коэффициента сопротивления на основе обработки экспериментальных данных. В настоящее время основными методами исследования перемешивающих устройств являются методы конечных элементов, а также процедуры оценки параметров турбулентного переноса с использованием лазерной доплерометрии и химического анализа проб. Указанные методы предполагают наличие дорогостоящего оборудования и обеспечивают при этом результаты только для отдельных типов оборудования. Это затрудняет распространение полученных выводов на широкий класс устройств с различной конструкцией перемешивающего винта. Предлагаемый метод подразумевает обработку результатов эксперимента, в рамках которого на дне заполненного прозрачной жидкостью сосуда расположен точечный источник света, формирующий направленный вертикально вверх луч. В сосуд помещается перемешивающее устройство с изменяемой частотой вращения. Далее применяется двухканальная обработка видеосигнала на поверхности перемешиваемой жидкости и временной последовательности, характеризующей изменение частоты вращения лопастей устройства. В каналах предложено использовать нейронные сети различных архитектур: в одном канале сверточную, а в другом – рекуррентную сеть. Результаты функционирования каждого канала обработки данных агрегируются на основе мажоритарного правила. Новизна предлагаемого метода с вычислительной точки зрения заключается в расширении рецептивного поля для каждой из сетей за счет взаимного преобразования изображений и временных последовательностей. В результате каждая из сетей обучается на большем объеме данных с целью выявления скрытых закономерностей. Это в конечном итоге приводит к повышению точности классификации, что подтверждается результатами апробации предложенного метода с использованием разработанного в среде MatLab программного приложения.