HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于粒子群优化Hopfield网络匹配的稀相颗粒速度测量

作者:周云龙 宋连壮 周红娟稀相输送图像处理粒子群优化hopfield网络粒子跟踪测速技术

摘要:提出了一种基于粒子群算法(PSO)和Hopfield神经网络相结合的粒子跟踪测速算法。该方法采用高速摄影系统拍摄气固两相流的稀相颗粒运动图像,经图像处理后,提取形心参数。将粒子匹配问题转化为优化问题,采用粒子群优化算法与Hopfield神经网络相结合的方法进行优化,求出最优解来实现颗粒的正确匹配,然后计算出颗粒的速度矢量,并与互相关法求出的速度进行对比,实验结果表明,该方法能准确地跟踪稀相颗粒,是一种有效的稀相流场速度测量方法。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

化工学报

《化工学报》(CN:)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《化工学报》获奖情况:中国科协优秀期刊二等奖;化工部科技进步二等奖;北京全优期刊奖;第三届中国出版政府奖。

杂志详情