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高剪切混合器的结构参数、操作参数与物性参数对其流动、功耗、乳化和传质特性的影响错综复杂,至今仍未形成对上述特性清晰而系统的认识。目前,高剪切混合器的设计、选型、工业放大和操作参数调控仍然主要依赖于工程经验和反复实验,这导致其存在开发与使用成本偏高,放大困难等问题。因此,急需建立高剪切混合器设计与优化模型。近些年来,机器学习飞速发展,机器学习建模方法越来越多地应用于模型预测及系统优化。上海弗鲁克科技发展有限公司了解到例如,在微波固化材料技术中,由于微波腔内不均匀的电磁场导致物体表面温度不均匀,严重阻碍了固化材料技术的发展;Zhou等利用机器学习卷积神经网络( Neural Network,NN)实现了温度智能控制,使表面温度的均匀性有了明显地提高,解决了温度不均匀的痛点,满足了航空航天材料的高质量要求。上海弗鲁克利用机器学习的迁移学习方法,让计算机从高分子数据库屮学习已有数据建立模型,并用实验数据微调机器学习模型,极大改善了因实验数据太少不能使用机器学习的缺点,设计了新型高导热聚酰亚胺,其导热系数比传统的提高了80%。由于神经网络容易陷入局部极值,孙永利等使用机器学习神经网络和遗传算法结合的方法改善了神经网络容易陷入局部极值的缺点,精确预测了螺旋折流板换热器的壳程换热系数和压降。
