一种基于机器学习的旋风分离器优化系统及方法

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。