في هذه الدراسة، تم التحقيق في أداء الفصل لفواصل الإعصار ذات التكوينات الهندسية المختلفة باستخدام نهج هجين يجمع بين الديناميكا الهوائية الحسابية وطرق العناصر المنفصلة والشبكات العصبية الاصطناعية. في المرحلة الأولى، تم حل مجال التدفق باستخدام معادلات نافير-ستوكز المتوسطة Reynolds مع إغلاق نموذج إجهاد Reynolds، وتم تقييم حركة الجسيمات بالتفصيل من خلال DEM. لدراسة تأثير المعلمات الهندسية، تم تقييم نسبة العرض إلى الارتفاع للمداخل وقطر رأس الدوامة وارتفاع الأسطوانة بشكل منهجي. كشفت النتائج عن تشكيل بنية دوامة من نوع رانكين داخل الإعصار وأظهرت أن مناطق التدفق الثانوي قد زادت مع زيادة قطر رأس الدوامة وارتفاع الأسطوانة، مما أدى إلى تقليل كفاءة الفصل. في قسم المدخل، تم تحديد نسبة العرض إلى الارتفاع المثلى. في المرحلة الثانية، تم تطوير نموذج شبكة عصبية اصطناعية لتوسيع مجموعة البيانات المحدودة التي تم الحصول عليها من تحليلات CFD-DEM. من خلال تحسين دالة التنشيط وعدد الخلايا العصبية، تم تحقيق أفضل أداء باستخدام شبكة عصبية تعتمد على ReLU تحتوي على خلية عصبية خفية واحدة، حيث وصلت دقة مجموعة الاختبار إلى حوالي R2≈0.991 وتوافق عام قدره R2≈0.895. كما التقط نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية الاتجاهات التفاعلية بين سرعة التدفق والهندسة التي لم يكن بالإمكان ملاحظتها مع مجموعة بيانات CFD المحدودة. يوفر هذا النهج الهجين طريقة فعالة ومنخفضة التكلفة لتنبؤ وتحسين الأداء في تصميم فاصل الإعصار.
درس إيوب كوجاك (الخميس) هذا السؤال.