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作者：李辉;吕卓然;符泰然;霍雨佳;许兆峰;陆规;
单位：清华大学热科学与动力工程教育部重点实验室;华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室;
摘要：两相流热工参数测量是能源动力学科一项重要的教学内容，可视化实验系统能够帮助学生直观认识两相流基本现象、流型及其演化规律，在流体力学、传热学及多相流教学中具有重要作用。该文根据两相流实验教学需求，结合最新的人工智能及数字孪生技术，在原先开发的数字化两相流流型演示实验系统基础上做了智能化升级，采用小波分析和灰度直方图分析两种特征向量提取方法，以及特征向量法及卷积神经网络直接图像识别法这两种智能算法用于识别两相流流型，拓展了实验台功能，丰富了教学内容，实现了多学科交叉融合。该文开发的基于人工智能算法的流型识别方法，也为目前两相流含气率测量无法兼顾精度和效率的瓶颈问题提出了新的解决思路。
关键词：气液两相流;;流型识别;;含气率;;人工神经网络;;特征提取
