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作者：聂玲;马卫国;阳婷;
单位：长江大学计算机科学学院;长江大学机械工程学院;
摘要：探究真空筛分流体流动特性对于揭示真空筛分机理至关重要。然而，真空筛分过程中筛网截留的固体颗粒形成的过滤床难以采用微观结构描述，通常假设为多孔介质床。为了精确描述多孔介质床的流体流动特性，深入研究真空筛分性能，文章基于实验与机器学习方法预测真空筛分多孔介质床流动阻力系数，分析了BP神经网络，随机森林和XGBoost模型特征重要性排序结果，识别出影响多孔介质床流动阻力系数因素的敏感性顺序为气流速度>颗粒床>颗粒配比>颗粒层厚度>筛网目数。最后，采用遗传算法GA，以XGBoost预测模型作为多目标优化的适应度函数,建立真空筛分多孔介质床多目标优化模型，得到最优真空筛分工艺参数和流动阻力系数。文章为真空筛分流动阻力系数的研究提供了一种新方法，研究结果对揭示真空筛分机理具有重要意义。
关键词：多孔介质床;真空筛分;机器学习;阻力系数;影响因素
基金资助：国家自然科学基金项目（52100135）; 湖北省教育厅科学研究计划资助项目（D20221304)
