基于多门控混合专家网络的燃烧热化学流形表征

作者：王意存; 邵长孝; 金台; 邢江宽; 罗坤^*; 樊建人

来源：浙江大学学报(工学版), 2023, 57(12): 2401-2411.

• 多门控混合专家网络(MMoE)
• 前馈神经网络(FNN)
• 小火焰模型
• 层流喷雾火焰
• 燃烧数值模拟

为了更好地在小火焰燃烧模型框架内实施燃烧热化学流形表征，采用多任务学习领域中的多门控混合专家网络（MMoE）.通过对三维层流喷雾射流火焰构型进行详细化学（DC）模拟，构建原始数据集.原始数据集经过Box-Cox转换和标准化处理，以应对燃烧数据的多尺度分布问题.对数据集进行Pearson相关系数分析，结果表明部分化学组分之间无明显的相关性.分别构建同等参数量规模的MMoE和前馈神经网络（FNN）模型，对比分析结果表明，2种模型取得的损失值和决定系数相近，但相比FNN模型，MMoE模型在训练过程中更加稳定，且取得的定量预测结果更加准确.

• 单位
  哈尔滨工业大学（深圳）; 航天学院; 高等研究院; 浙江大学