【摘 要】
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近些年来,人们对车辆的需求量日益增加,我国机动车的生产量也在日益膨胀,汽车尾气排放问题给生态环境造成了很大的负担。因此,如何提高碳烟抑制效率对保护环境具有重要意义。脉动燃烧作为一种新型的燃烧技术,可以有效降低碳烟颗粒的排放量。本文分别研究了水平方向声振荡角度偏移和垂直方向声振荡位置的改变与碳烟抑制的关系。结果表明:碳烟抑制效果的好坏在很大程度上依赖于声振荡的角度和声振荡的位置,抑制碳烟颗粒排放最佳
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近些年来,人们对车辆的需求量日益增加,我国机动车的生产量也在日益膨胀,汽车尾气排放问题给生态环境造成了很大的负担。因此,如何提高碳烟抑制效率对保护环境具有重要意义。脉动燃烧作为一种新型的燃烧技术,可以有效降低碳烟颗粒的排放量。本文分别研究了水平方向声振荡角度偏移和垂直方向声振荡位置的改变与碳烟抑制的关系。结果表明:碳烟抑制效果的好坏在很大程度上依赖于声振荡的角度和声振荡的位置,抑制碳烟颗粒排放最佳角度随着乙炔气体燃料流量的增大而线性增加,当声振荡在垂直方向上对准火焰底部区域时对碳烟颗粒的抑制效果最好。研究结果表明:当燃料流量为50 ml/min时,抑制碳烟的最佳声振荡角度为0o。当燃料流量为70 ml/min时,抑制碳烟的最佳声振荡角度为15o。当燃料流量为90 ml/min,抑制碳烟的最佳声振荡角度为30o。当声振荡作用于乙炔层流扩散火焰的中部以下区域时,脉动燃烧抑制碳烟颗粒排放的效果显著。然后,本文基于LSTM（Long Short Term Memory）神经网络构建预测模型,预测结果表明:基于LSTM的神经网络模型预测的碳烟抑制效率和脉动燃烧实验部分数据基本相符,验证了用Tensor Flow搭建的LSTM深度学习模型对数据的预测研究的可行性。
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