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將一種基于改進粒子群優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的變化規律。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BP模型高1個數量級。
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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;最優工作參數組合為氣液比0.18、噴霧角度0°、電壓1 000 V。
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