近日，新葡京国际 吴学红教授在《Energy》（中国科新葡京国际 一区TOP期刊，影响因子9.4）上发表题为“Optimized split-flow deflector design for airflow drying systems using BP neural network coupled with NSGA-II algorithm”（基于BP神经网络和NSGA-II算法的气流干燥机导流结构优化）的研究论文。吴学红教授为论文第一作者。

气流干燥因具有传热传质效率高、干燥速度快等优点，在烟丝加工等工业场景中应用广泛。但在实际运行过程中，设备内部容易出现流场分布不均、颗粒团聚、局部过干以及出口含水率波动等问题，进而影响物料干燥质量。针对上述问题，吴学红教授以SH23A气流烘丝机为研究对象，构建了气固流动与传热传质数值模型，在此基础上提出新型分流式导流结构，并结合BP神经络与NSGA-II算法开展多目标优化研究。研究结果表明，所建立的模型能够较好反映烟丝干燥过程中的含水率和温度变化，气流烘丝机出口颗粒平均含水率模拟值为12.92%，与实测值13.28%的相对误差仅为2.7%。与原始弧形导流板相比，优化后的分流式导流结构可有效改善设备内部流场分布，减弱局部低速区和颗粒团聚现象，使平均气流速度提高4.0%，均匀性指数提高11.8%。研究进一步得到较优参数组合，即均料棍转速190 r/min、导流板角度92°、分流板长度380 mm，且模型预测误差小于5%，表现出较高的预测精度与实际应用价值。

此项研究成果得到了河南省中原科技创新领军人才、河南省科技攻关、河南中烟工业有限责任公司科技项目等项目资助和支持。

文章链接：

//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544226010534