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摘要
为解决由于水下生产系统节流阀与含固体沙粒的流体在冲蚀过程中相互作用发生冲蚀退化动态演变，导致冲蚀速率预测结果不准确的问题，提出了一种数值模拟与试验数据相结合的方法。首先通过冲蚀试验获得测试样本的表面轮廓变化特征，建立不同冲蚀时间下的有限元模型，再在ANSYS FLUENT仿真环境下，将有限元模型、两相流模型和冲蚀模型相结合，进行仿真试验获得不同时间尺度与表面形貌下水下节流阀的冲蚀速率，并对水下节流阀的冲蚀速率和流场压力进行分析；最后，利用RBF神经网络对水下节流阀的冲蚀仿真数据进行函数拟合，建立融合冲蚀退化动态演变的水下节流阀冲蚀速率预测模型，结果表明，所建立的基于数值模型与数据的水下节流阀冲蚀速率预测模型与传统冲蚀速率预测模型相比，准确率提高了12.3%。
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