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快速傅里叶变换解卷积技术在反应器停留时间分布求取中的应用

本文ID:16384 字数:10667,页数:30

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论文编号:HG167  论文字数:10667,页数:30

 摘 要:本文系统研究了快速傅里叶解卷积技术对于反应器停留时间分布求解问题的适用性。并用理想系统模型和这些理想体系加噪声后的模型进行验证,其结果与解析解相符甚好。最后以双螺杆挤出机为具体研究对象,利用快速傅里叶解卷积技术求得挤出机各段的局部停留时间分布曲线。得到的停留时间分布曲线呈单峰状,峰的两头波动(也就是误差)比较大。总体上而言,相同挤出条件下推进段的停留时间分布曲线要比捏合段窄,说明捏合段具有较好的混合效果。本文的研究表明,傅里叶变换解卷积技术在停留时间分布求取上有较好的应用前景,但是傅里叶变换解卷积法对原始数据的质量很敏感,在处理真实数据体系时仍有一定的困难。若能采用有效的滤波手段,可望提高其对被处理数据的适应性,拓展其应用领域。
关键词:停留时间分布;解卷积;傅里叶变换;双螺杆挤出机英文摘要

 
Abstract: This paper mainly describes the applicability of fast fourier transform (FFT) deconvolution technique, which is used in assessing the residence time distribution (RTD) of reactors. And then use the ideal system models and these models after added noise to verify it , the results consistent with the analytical results very well. Finally use the twin-screw extruder as research object, apply FFT deconvolution technique to obtain local RTD curves of every location of extruder. Obtained Residence time distribution curves shows a single peak shape, both ends of the peak (i.e. error) is relatively a little large. Generally speaking, in the same extruder conditions, the RTD curves of pushing zone are narrower than the RTD curves of kneading zone, it means that, kneading zone have a good mix effect. The research of this paper indicate that, FFT deconvolution technique have a good application foreground in assessing RTD, but FFT deconvolution method is sensitive to the quality of original data, it still have some troubles in treating with real data system. If use effectively filtering method, it is expected to increase its adaptability to the data and expand its application.
Keywords: Residence time distribution; Deconvolution; Fast Fourier transform; Twin-screw extruder

目  录
中文摘要 I
英文摘要 II
目  录 III
1 绪论 1
1.1 反应器体系及子体系停留时间分布(RTD) 1
1.2 卷积/解卷积的数值求解方法 3
1.3 双螺杆挤出机停留时间分布 5
2 傅里叶变换解卷积技术原理及验证 9
2.1 傅里叶变换解卷积技术原理 9
2.2 傅里叶变换解卷积技术验证模型 11
2.3 傅里叶变换解卷积技术验证结果 14
3 傅里叶变换解卷积技术在双螺杆挤出机局部停留时间分布求取中的应用 19
3.1 数据来源 19
3.2 傅里叶变换解卷积结果 20
4 总结与展望 24
致  谢 25
参考文献 26

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Tags:快速 傅里叶 变换 解卷积 技术 反应器 停留 时间 分布 应用 2011-03-31 10:41:34【返回顶部】

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