模糊逻辑方法用于气两相流动PTV测量中的粒子识别过程
PTV技术进行图象处理时主要包括两个过程－颗粒识别与颗粒配对。颗粒识别质量对流动的测量具有重要的影响。该文采用人工智能中的模糊逻辑方法进行气固两相流动PTV测量中的颗粒识别过程。由于更多地模拟人脑的思维过程使得识别效率得到大幅度的提高。同时，在识别过程中可以获取大量有关粒子本身的信息，如形状和尺寸等，由此可将气固两相流动中的不同尺寸的粒子区分开。
气两相流 颗粒识别 流动测量
蔡毅 山本富士夫
清华大学煤的清洁燃烧技术国家重点实验室(北京) 日本福井大学机械工学部
国内会议
南京
中文
141～146
2000-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）