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针对固液两相流特征参数和流型之间的非线性关系，提出了一种基于小波包分解和人工神经网络的流型识别方法．该方法首先用FLUENT软件建立物理模型和动力学模型并设置一个监测点，对采集到的速度波动信号进行6层小波包分解，得到最优小波树及其信息熵，然后将信息熵构成的特征向量输入BP神经网络进行训练和识别．最终的测试结果表明：该方法能有效克服传统识别方法存在的主观性，具有较好的识别效果．为固液两相流的流型识别提供了一种有效的选择．