| 研究概要 |
気液二相流(空気-水系)が流れる鉛直円管内部に,くさび形の渦発生器を設置し,各相の様々な質量流量のもと,管壁および渦発生器側壁の3箇所の圧力を圧電素子センサーで測定した.それら圧力の差(差圧)の時系列データをパソコンで処理して4種類の特徴変数(平均値,標準偏差,尖り係数,歪み係数)を算出し,各流量に対する特徴変数のデータベースを作成した.ただし,気相流量jgおよび液相流量jlは,0.1≦jg≦12,0.5≦jl≦4の範囲であり,気泡流,スラグ流,フロス流などの流動様式を包括している.
階層型ニューラルネットワークを用い,入力層に特徴変数を入力し,出力層から気液各相の質量流量を出力させた.教師データには上記の特徴変数データベースを利用し,学習にはバックプロパゲーションアルゴリズムを採用した.様々な流量条件において,中間層の層数やユニット数を変えた場合の測定精度を調べ,最も高精度な流量を算出できる最適なニューラルネットワークの構成を探った.
中間層の層数が4つ以上の場合,測定精度は層数3つの場合とほとんど同じであった.ただし,測定精度は±10%程度であった.また,各層のユニット数も変えたが,測定精度に及ぼす影響は軽微であった.
|
