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基于人工神经网络的超临界小火焰模型研究
被引量：
2
1
作者
高正伟
金台
+2 位作者
宋昌成
罗坤
樊建人
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1968-1977,共10页
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...
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%.可以看出,提出的FPV-ANN方法具有更好的计算性能.
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关键词
小火焰
模型
燃烧模拟
人工神经网络(ANN)
小火焰库建库方法
计算性能
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职称材料
题名
基于人工神经网络的超临界小火焰模型研究
被引量：
2
1
作者
高正伟
金台
宋昌成
罗坤
樊建人
机构
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
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1968-1977,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0600102).
文摘
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%.可以看出,提出的FPV-ANN方法具有更好的计算性能.
关键词
小火焰
模型
燃烧模拟
人工神经网络(ANN)
小火焰库建库方法
计算性能
Keywords
flamelet model
combustion simulation
artificial neural network(ANN)
flamelet library construction method
computational performance
分类号
TK16 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的超临界小火焰模型研究
高正伟
金台
宋昌成
罗坤
樊建人
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
2
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