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將一種基于改進粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機的預測模型引入靜電噴霧霧化性能預測領域,并給出了相應的步驟和算法。該模型能方便地預測噴霧參數(shù)對噴頭霧化性能的影響,有助于正確認識噴頭霧化性能隨噴霧參數(shù)的變化規(guī)律。通過具體實例及與其他幾種預測方法的對比表明,在相同樣本條件下,其模型構造速度比標準LS-SVM方法高近1個數(shù)量級,模型預測誤差約為標準LS-SVM方法的50%,預測精度比常規(guī)BP模型高1個數(shù)量級。
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對研制的氣液兩相感應式靜電噴頭進行了性能試驗研究。結果表明:與常規(guī)噴霧相比,霧滴在葉片正面的沉積量和覆蓋率分別增加了43.03%和22.07%,且在葉片背面覆蓋率達30.95%;當氣體流量為1.4 m3/h,噴量為60 mL/min,電壓為1 000 V時,荷質比可以達到3.2 mC/kg,可以有效增加荷電沉積;最優(yōu)工作參數(shù)組合為氣液比0.18、噴霧角度0°、電壓1 000 V。
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