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两相流复杂网络非线性动力学特性研究

作　者: 高忠科
导　师: 金宁德
学　校: 天津大学
专　业: 检测技术与自动化装置
关键词: 垂直气液/倾斜油水两相流流型演化动力学机制平均与局部电导阵列信息获取复杂网络小世界效应及无标度特性社团结构网络模体时间序列轨道动力学
分类号: O359
类　型: 博士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

两相流广泛存在于工业生产过程中的各个领域,其作为一个复杂非线性系统,迄今,采用传统科学观念和方法研究复杂多变量随机过程的多相流动问题,其两相流流型演化动力学特性尚未取得清楚认识,尚需从全新复杂系统理论与研究方法角度揭示复杂多相流流动机制。复杂网络作为一个全新而又有效的工具,不仅可以挖掘包含在非线性时间序列中的重要信息特征,同时也可用于研究理论模型所不能精确描述的复杂非线性动力学系统。本文以垂直上升气液两相流和水为连续相倾斜上升油水两相流为研究对象,在采集两相流平均及局部流场电导阵列传感器测量信号基础上,全新构建了两相流流型复杂网络、流体动力学复杂网络、流体结构复杂网络和有向加权递归复杂网络,在此基础上,对两相流复杂网络非线性动力学特性进行了研究。论文研究取得的创新性成果如下:1.提出一种基于多组两相流测量信号相关特性的流型及流体动力学复杂网络构建方法。基于K-means聚类及数据场理论的两类复杂网络社团结构探寻算法,发现两相流复杂网络社团结构与流型具有内在对应关系,从而实现了对包括过渡流型在内的垂直气液/倾斜油水两相流流型识别新方法。发现垂直气液/倾斜油水两相流动力学复杂网络度分布均呈现出明显的小世界效应和无标度特性,且不同流型网络度分布及网络信息熵与流型演化趋势相吻合,为揭示流型演化非线性动力学复杂性研究提供了新方法。2.提出一种相空间复杂网络概念和构建算法。发现由于相空间不稳定周期轨道(UPOs)吸引作用,混沌相空间复杂网络具有明显小世界效应和无标度特性;周期信号对应的相空间复杂网络为规则网络;噪声信号对应的相空间复杂网络为随机网络。在此基础上,全新探索了相空间复杂网络局部模体频率分布与倾斜油水逆流流体结构动力学之间内在对应关系,结果表明:相空间复杂网络局部模体频率分布特征可有效地揭示倾斜油水逆流流型所特有的混沌结构动力学特性,即水包油拟段塞流型(D O/W PS)结构动力学具有弱混沌特性,过渡流型(TF)结构动力学具有强混沌特性属高维混沌动力学系统,而水包油局部逆流流型(D O/W CT)结构动力学介于两者之间。进一步发现相空间复杂网络聚集系数-介数联合分布及网络同配特性对气液两相流气泡聚合与击碎过程敏感,为气液两相流流型生长与衰落非线性动力学机制研究提供了新途径。3.提出一种有向加权递归复杂网络概念和构建方法。以Tent map和2x mod 1混沌映射为例,从理论上验证了以网络连通集团度选取递归阈值的合理性,证实了网络递归阈值系数是判定信号中是否存在不稳定周期轨道(UPO)的有效指示器,进而以R?ssler混沌系统为例验证了该网络不仅可用于分析与Lyapunov指数相关的UPO轨道动力学,而且还可进一步精确探测相空间各阶UPO,为时间序列轨道动力学研究提供一种新思路。在此基础上,构建了气液两相流有向加权递归复杂网络,研究表明:段塞流网络递归阈值系数明显小于泡状流和混状流,并存在大量不稳定周期轨道,其主要由内部小循环和外部大循环两部分组成,内部小循环到外部大循环的轨道运动实则表征了两相流段塞流中含泡液塞与大气塞间歇性的类周期振荡运动过程。为气液两相流段塞流细节演化特性提供了时间序列相空间轨道动力学新视角。

全文目录

中文摘要  3-5
ABSTRACT  5-10
第一章绪论  10-31
  1.1 课题研究背景及意义  10-11
  1.2 两相流流型  11-17
    1.2.1 垂直上升管内气液两相流流型  11-14
    1.2.2 倾斜上升管内油水两相流流型  14-17
  1.3 两相流流型检测方法研究现状  17-20
  1.4 复杂网络研究现状  20-26
    1.4.1 复杂网络统计特征  20-23
    1.4.2 小世界网络和无标度网络  23-24
    1.4.3 复杂网络研究内容及其面临挑战  24-26
  1.5 本文主要工作与创新点  26-28
  1.6 本文组织结构  28-31
第二章两相流动态实验及时间序列数据获取  31-42
  2.1 垂直上升气液两相流动态实验及数据获取  31-36
  2.2 倾斜油水两相流动态实验及数据获取  36-41
  2.3 本章小结  41-42
第三章两相流流型复杂网络社团结构探寻  42-61
  3.1 基于K-means 聚类和数据场理论的复杂网络社团结构探寻  42-51
    3.1.1 网络社团个数的判断与关键节点的搜索  42-43
    3.1.2 基于K-means 聚类的社团探寻算法  43-45
    3.1.3 基于数据场理论的社团探寻算法  45-46
    3.1.4 算例验证  46-51
  3.2 气液两相流流型复杂网络社团结构探寻  51-57
    3.2.1 气液两相流流型复杂网络构建方法  51-55
    3.2.2 复杂网络社团结构与气液流型辨识  55-57
  3.3 油水两相流流型复杂网络社团结构探寻  57-60
    3.3.1 油水两相流流型复杂网络构建  57-58
    3.3.2 复杂网络社团结构与倾斜油水流型辨识  58-60
  3.4 本章小结  60-61
第四章两相流复杂网络无标度与小世界特性  61-77
  4.1 气液两相流流型演化复杂网络动力学特性  61-72
    4.1.1 流体动力学复杂网络构建方法  61-63
    4.1.2 网络度分布及其物理意义  63-67
    4.1.3 网络信息熵  67-68
    4.1.4 气液流型演化复杂网络动力学特性  68-72
  4.2 倾斜油水两相流流型演化复杂网络动力学特性  72-76
    4.2.1 倾斜油水两相流动力学复杂网络构建  72-74
    4.2.2 网络度分布和网络信息熵  74-75
    4.2.3 倾斜油水流型演化复杂网络动力学特性  75-76
  4.3 本章小结  76-77
第五章两相流相空间复杂网络动力学特性  77-100
  5.1 相空间复杂网络  77-89
    5.1.1 相空间复杂网络构建算法  77-82
    5.1.2 典型信号相空间复杂网络动力学分析  82-89
  5.2 气液两相流流体结构复杂网络  89-91
  5.3 倾斜油水两相流流体结构复杂网络  91-98
  5.4 本章小结  98-100
第六章两相流有向加权递归复杂网络轨道动力学特性  100-121
  6.1 气液两相流相动力学特性  100-108
    6.1.1 气液两相流相电导波动信号相位特征提取  100-106
    6.1.2 气液两相流相动力学分析  106-108
  6.2 气液两相流有向加权递归复杂网络  108-119
  6.3 本章小结  119-121
第七章总结与展望  121-124
参考文献  124-148
发表论文和科研情况说明  148-150
致谢  150

两相流复杂网络非线性动力学特性研究

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