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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119578219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411599961.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法是由杨世亮;陈宇阳;王华设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及分离装置技术领域，公开了一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法，系统包括用户操作模块、数值仿真模块以及深度学习模块；方法包括当用户终端在云平台内输入旋风分离器参数，系统将调取旋风分离器参数数据库；若旋风分离器参数数据库内，没有对应旋风分离器参数，将根据用户输入的旋风分离器参数进行仿真模拟计算，根据仿真结果进行建立流动预测模型；流动预测模型根据仿真结果进行预测；预测结束后，根据预测结果进行对比；最终得出旋风分离器参数需要的优化参数，将优化参数通过云平台进行传输给用户终端。本发明预测不同设计的旋风分离器的分离效率，在实际生产中节约人力、物力、时间以及成本等。

本发明授权一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的旋风分离器优化系统，其特征在于，所述基于机器学习的旋风分离器优化系统包括： 用户操作模块，负责用户首次登录需注册账号，登录成功后通过用户终端操作界面输入旋风分离器相关参数；根据用户输入旋风分离器相关参数，调取数据库内存储数据；判定是否存储对应旋风分离器相关参数数据；若是，则调取数据库数据输出至用户终端；若否，则将新数据导入数值仿真模块中进行计算； 其中，旋风分离器相关参数包括：旋风分离器设计参数、工作环境、操作参数；工作环境包括工作压力、工作温度、湿度及空气密度；操作参数包括入口速度、颗粒粒径、颗粒密度、颗粒黏度、出口压力及入口压力； 数值仿真模块，负责接收用户终端导入旋风分离器相关参数；根据旋风分离器的设计参数使用SolidWorks绘制旋风分离器几何模型；对旋风分离器模型进行仿真，计算得出分离效率；并将分离器仿真结果以及分离效率发送至深度学习模块； 深度学习模块，负责将仿真结果与分离效率进行数据预处理，建立数据集；将数据集根据时间戳排序，根据时间戳排序后数据训练流动预测模型；结合仿真结果与预测结果，识别流动预测模型需优化区域；不断迭代调整优化区域，得到最终旋风分离器参数；将调整反馈给用户终端； 数值仿真模块，包括： 第一预处理子模块，负责将用户终端导入的旋风分离器的相关参数进行预处理操作，根据预处理结果使用SolidWorks绘制旋风分离器几何模型；对旋风分离器的相关参数进行预处理以及对旋风分离器模型进行网格划分； 仿真模拟子模块，负责通过预处理结果的旋风分离器相关参数设置仿真模拟设备的相关参数；仿真模拟旋风分离器内部的气固两相流动过程中，判断该旋风分离器的流动方式；根据流动方式计算得出分离效率； 仿真结果传输子模块，负责分离效率和历史实验分离效率进行对比，对分离效率进行评估，并将仿真模拟结果、分离效率和评估结果发送至深度学习模块。

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