基于非线性GA算法的MFF透射模型的参数辨识与优化

基于磁性流体(MF)磁链理论,建立了磁流体薄膜(MFF)传感模型,并通过Monte Carlo法分析了MF透射特性,建立了MFF透射模型。采用非线性遗传算法(GA)对MFF透射模型进行了参数辨识,分析了种群规模、进化代数、交叉率、变异率等参数选值对算法运行结果的影响,并选取了最佳参数组合,搭建了MFF电流传感器实验平台,分析了MFF厚度和粒子浓度对MFF透射性的影响,运用MFF透射模型对MFF电流传感器进行了仿真预测。实验及仿真结果表明该模型具有较好的预测性,预测误差在2.29%以内,所设计的MFF电流传感器的测量灵敏度达到11μW/A。

有限气相反应速率条件下MFF模型应用方法的研究

本文使用"CO相对燃烧速率"的概念和通用的"有效影响参数转化方程",将带有气相反应速率无穷快假设的移动火焰锋面(MFF)模型成功地扩展应用到有限气相反应速率条件的计算中。对于多组不同有限气相反应速率、以及不同粒径的碳粒燃烧计算,MFF模型扩展应用的预报结果都与严格连续膜模型符合较好,碳粒着火温度的预报也更为准确。