气力输送在工业生产中的应用越来越广泛,减少输送过程中的能量损耗、提高颗粒运送效率变得尤为重要。以90°气力输送管道弯头为研究对象,设计了一种非对称球形弯头,以改善弯头内颗粒流动及分布特性,提高输送效率。采用CFD-DEM耦合方法,讨论了弯头球体半径和进出口管道偏心距对颗粒流动分布特性的影响。结果表明进、出口偏心距增大,旋流增强,弯头内部颗粒堆积减少,颗粒分布更均匀,气体能量转化效率提高;球体半径增大,颗粒能量损耗增加,气体能量转化效率降低,更容易产生堆积。

针对非线性大扰动翼型气动力优化问题,提出了基于卷积神经网络气动力降阶模型的优化方法.该方法用不同形状参数下翼型的气动力数据作为训练信号,训练卷积神经网络翼型气动力降阶模型.采用该气动力降阶模型,以最大升阻比为目标,对翼型进行优化,结果表明该方法可用于大扰动下翼型气动力的预测和优化.该文同时还讨论了池化法和径向基法的训练信号数据降维方法对降阶模型精度的影响,结果表明训练信号数据降维能够提高气动力降阶模型的精度.其原因在于训练信号数据降维可以减少神经网络模型的待定参数的个数,在相同数据量下神经网络模型收敛得更好.