科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
结合人工智能方法和大涡模拟(LES)对湍流燃烧场中的反应区域进行识别,可以发挥LES能够提供三维空间中不同物理场数据的优势,也有效解决火焰面识别中传统方法不够客观和依赖于经验的问题。以湍流条件下MILD燃烧的HM1工况为例,引入无监督学习中的聚类算法,对多个变量的模拟数据进行聚类分析。结果表明,在考虑了多个物理变量之后,三种不同的聚类算法对反应区域识别有着很好的一致性,说明多维聚类分析与LES结合,能够将复杂的湍流燃烧场进行区域类别的划分。这一新的方法对于进一步分析湍流燃烧场中各个区域(尤其是反应区域)的特性,提供了一个支撑。
- 单位
