【摘 要】
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为了解决超临界小火焰燃烧模型数据库过于庞大,导致计算机内存不足和取值性能下降的问题,提出使用人工神经网络(ANN)进行建库的超临界小火焰/过程变量模型FPV-ANN.在先验性分析及在超临界水热火焰的大涡模拟计算中发现,FPV-ANN方法在温度、组分和其他目标变量的分布与传统FPV方法得到的结果吻合,说明FPV-ANN方法的准确性与传统FPV方法一致.由于人工神经网络小火焰库大小只有传统库的1%,FPV-ANN方法在大规模并行计算中消耗更少的计算机内存.FPV-ANN方法的计算速度比传统FPV方法提升了30
【机 构】
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浙江大学能源清洁利用国家重点实验室,浙江大学航空航天学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0600102).
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为了解决超临界小火焰燃烧模型数据库过于庞大,导致计算机内存不足和取值性能下降的问题,提出使用人工神经网络(ANN)进行建库的超临界小火焰/过程变量模型FPV-ANN.在先验性分析及在超临界水热火焰的大涡模拟计算中发现,FPV-ANN方法在温度、组分和其他目标变量的分布与传统FPV方法得到的结果吻合,说明FPV-ANN方法的准确性与传统FPV方法一致.由于人工神经网络小火焰库大小只有传统库的1%,FPV-ANN方法在大规模并行计算中消耗更少的计算机内存.FPV-ANN方法的计算速度比传统FPV方法提升了30
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