Khám phá hiểu biết về máy học về sòng bạc việt nam kế quy trình trộn tăng tốc độ

Các ứng dụng trộn là không thể thiếu đối với nhiều ngành công nghiệp, từ thực phẩm và đồ uống đến dược phẩm và hóa chất. sòng bạc việt nam kế và nhân rộng các bể trộn cho các loại ứng dụng này đưa ra vô số thách thức cho các kỹ sư quy trình, bao gồm xác định các cấu hình sòng bạc việt nam kế phù hợp, các biến vận hành và tính chất vật liệu.

Kỹ thuật mô hình hóa chất lỏng tính toán (CFD) có thể giúp ước tính các tham số hiệu suất quan trọng này trong các sòng bạc việt nam kế bể trộn, nhưng thường phải trả giá bằng độ trung thực hoặc tốc độ tính toán. Sử dụng mô hình Fusion, bạn có thể hợp lý hóa quy trình công việc để kết hợp mô hình dựa trên dữ liệu và dựa trên vật lý để tăng cường độ trung thực mô phỏng và thời gian quay vòng để mô phỏng các quá trình trộn.

Những hạn chế của các phương pháp ước tính thời gian pha sòng bạc việt nam hiện tại là gì?

Tùy thuộc vào giai đoạn trong chu kỳ sòng bạc việt nam kế và yêu cầu độ trung thực mô phỏng, có các phương pháp tính toán khác nhau có thể được sử dụng để mô hình hóa hiệu suất bể trộn. Cách tiếp cận nhiều khung tham chiếu (MRF) là cách tiếp cận trạng thái ổn định có thể mô hình hóa hiệu ứng của các lưỡi xoay trong bể trộn một cách tương đối nhanh.

Mô hình vòng xoay lưỡi một cách rõ ràng bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt thoáng qua, mặt khác, cung cấp độ chính xác cao hơn, Nhưng với chi phí tính toán cao. Cả hai phương pháp đều không lý tưởng và cần phải xác định một phương pháp mới cung cấp cả hiệu quả tính toán và độ chính xác cao.

Mô hình hợp nhất: Cách tiếp cận sòng bạc việt nam máy để tăng cường độ trung thực mô phỏng

Mô hình Fusion là một kỹ thuật học máy kết hợp dữ liệu độ chính xác cao từ sòng bạc việt nam mô phỏng hoặc thí nghiệm với dữ liệu độ chính xác thấp hơn từ sòng bạc việt nam phương pháp đơn giản hóa. Điều này dẫn đến sự trung thành tổng thể được cải thiện bằng cách đào tạo một mô hình học máy để dự đoán xu hướng lỗi giữa hai bộ dữ liệu với chi phí tính toán thấp hơn.Top 10 sòng bạcvà được sử dụng trong các bước dưới đây để tăng cường ước tính thời gian pha sòng bạc việt nam trong các bể sòng bạc việt nam.

Bước đầu tiên trong quy trình làm việc là tạo hai bộ dữ liệu, một cho phương pháp MRF có độ chính xác thấp và phương pháp thứ hai cho phương pháp lưới trượt có độ chính xác cao, sẽ được sử dụng để tạo mô hình hợp nhất. Các biến được xem xét trong các bộ dữ liệu này là tốc độ kích động, độ nhớt chất tan và mật độ chất tan và số lượng được theo dõi là thời gian pha sòng bạc việt nam (nghĩa là, thời gian đạt được điều kiện kết hợp hoàn toàn).

Bắt đầu bằng cách sòng bạc việt nam lập mô phỏng CFD trạng thái ổn định được tham số hóa trongPhần mềm mô phỏng chất lỏng trôi chảy ANSYSSử dụng phương pháp MRF. Tiếp theo, thực hiện sòng bạc việt nam kế thử nghiệm (DOE) để xây dựng không gian sòng bạc việt nam kế và tạo ra bộ dữ liệu MRF nhanh nhưng độ chính xác thấp hơn về thời gian pha trộn như là một hàm của các tham số đầu vào sòng bạc việt nam kế.ChọnMột vài điểm sòng bạc việt nam kế được phân phối tối ưu trên không gian sòng bạc việt nam kế để tạo ra một bộ dữ liệu khác về dự đoán độ chính xác cao hơn (nhưng tính toán đắt hơn) bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt thoáng qua.

Cuối cùng, hai bộ dữ liệu về thời gian pha trộn như là một hàm của các biến sòng bạc việt nam kế được nhập vào phần mềm Twinai để tạo mô hình hợp nhất. Mô hình được tạo ra nhận thời gian pha trộn MRF có độ chính xác thấp cùng với các biến đầu vào sòng bạc việt nam kế và đưa ra ước tính thời gian pha trộn với độ trung thực nâng cao.

Sử dụng sòng bạc việt nam mô hình thứ tự giảm để dự đoán nhanh

Các mô hình đơn hàng giảm (ROM) là một sự đơn giản hóa mô phỏng kỹ thuật độ chính xác cao trong khi bảo tồn hành vi sòng bạc việt nam yếu và các hiệu ứng chi phối bằng thuật toán dựa trên dữ liệu. ROM là một trình tạo công nghệ chính có thể giúp tăng tốc các chu kỳ phát triển.

Để cho phép dự đoán thời gian pha sòng bạc việt nam nhanh, ROM cho bể sòng bạc việt nam được tạo ra từ MRF hiệu quả tính toán bên trong199751_199808. 

Đầu ra của ROM được chuyển sang mô hình hợp nhất để tăng cường độ trung thực của nó, như trong Hình 2. Kết quả của sự tích hợp này là một quy trình công việc hợp lý nhanh chóng và chính xác để dự đoán thời gian pha trộn như là một chức năng của các biến sòng bạc việt nam kế của người dùng theo các biến số của người dùng theo các biến số của người dùng về người dùng theo Tốc độ kích động, độ nhớt chất tan và mật độ chất tan.

Phương pháp lai này cho phép giảm tám lần trong quá trình sòng bạc việt nam kế thời gian so với thực hiện toàn bộ quá trình sòng bạc việt nam kế bằng cách sử dụng phương pháp lưới trượt thoáng qua và không hy sinh độ chính xác. Lỗi bình phương trung bình gốc (RMSE) trong mô hình MRF giảm từ 32% xuống còn 6% bằng mô hình hợp nhất, như trong Hình 3. Sự kết hợp củamáyMô phỏng học tập và vật lý tăng tốc quá trình sòng bạc việt nam kế, cho phép thời gian thị trường nhanh hơn.

Tiêu thụ mô hình hợp nhất thông qua một ứng dụng tùy chỉnh: Cho phép sòng bạc việt nam nhà không chuyên môn chạy mô phỏng

Mô phỏng chạy không còn dành riêng cho các chuyên gia mô phỏng. Các nhà không chuyên môn cũng có thể được hưởng lợi từ các mô phỏng vật lý thông qua các quy sòng bạc việt nam công việc tự động được triển khai trong các ứng dụng tùy chỉnh.Công cụ truy cập Pythonic PyansysĐối với phần mềm ANSYS, các kỹ sư có thể kết nối các công cụ ANSYS với các ứng dụng tùy chỉnh và xây dựng các ứng dụng tương tác dễ sử dụng nhận được đầu vào người dùng cụ thể và đưa ra kết quả mô phỏng. Một ví dụ được minh họa trong video trong Hình 4. Ứng dụng đóng gói quy trình công việc được phát triển sao cho các biến sòng bạc việt nam kế, bao gồm tốc độ kích động, độ nhớt chất lỏng và mật độ, và dự đoán tương tác và vẽ biểu đồ thời gian pha trộn tương ứng.

Bắt đầu ngay hôm nay

Mô hình và ROM hợp nhất có tiềm năng cách mạng hóa cách các quy trình trộn được sòng bạc việt nam kế. Các khả năng có sẵn trong phần mềm Fluent, phần mềm Twinai và các kỹ sư xử lý nền tảng Twin Trình tạo

Truy cập khóa sòng bạc việt nam ANSYS Hub (ALH) của chúng tôi202956_203013để tìm hiểu thêm.