基于复杂网络社团结构的倾斜油水两相流流型辨识
提出一种基于延迟嵌入和模块度的复杂网络构建方法,并利用倾斜油水两相流电导波动信号构建了流型复杂网络。基于K-means聚类的社团探寻算法对该网络的社团结构进行了分析,发现该网络存在分别对应于DO/WPS流型,DO/WCT流型和过渡流型的三个社团。本文基于复杂网络理论从全新的角度探讨了两相流流型辨识问题,并指出复杂网络是非线性时间序列分析的一个有效工具。
倾斜油水两相流 复杂网络 流型辨识 社团结构 时间序列分析
高忠科 金宁德
天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072
国内会议
第十二届全国非线性振动暨第九届全国非线性动力学和运动稳定性学术会议
南京
中文
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2009-05-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)