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基于全连接神经网络的分层旋流火焰燃烧振荡预报
基于全连接神经网络的分层旋流火焰燃烧振荡预报
作者:
周宇晨
张弛
韩啸
林宇震
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
燃气轮机
燃烧振荡
燃烧主动控制
神经网络
预报
摘要:
为了指导主动控制系统抑制燃烧振荡,有必要针对不同的燃烧振荡预报手段开展研究和验证.以甲烷预混同心分层旋流火焰的时均图像为基础,采用降低图像分辨率和提取火焰结构特征参数这两种不同的方式对火焰图像信息进行简化处理,并使用全连接神经网络对燃烧振荡进行预报研究.结果发现,两种方式都可以较为准确地预报燃烧振荡,精度均达到90%以上.预报精度随着图像分辨率的增加而升高,在极低的图像分辨率(3×3)下,预报精度也能达到90%以上.此外,对根据火焰平均图像提取的结构特征参数进行了敏感性分析,捕捉到了系统稳定性的转变,但参数变化范围受训练集限制.提出的基于数据驱动方法对燃烧振荡的预报时间<2ms,为实现燃烧振荡实时在线预报提供了支持.
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文献信息
篇名
基于全连接神经网络的分层旋流火焰燃烧振荡预报
来源期刊
推进技术
学科
关键词
燃气轮机
燃烧振荡
燃烧主动控制
神经网络
预报
年,卷(期)
2021,(9)
所属期刊栏目
燃烧 传热 传质|Combustion, Heat and Mass Transfer
研究方向
页码范围
2038-2044
页数
7页
分类号
V231.2
字数
语种
中文
DOI
10.13675/j.cnki.tjjs.200082
五维指标
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引文网络
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神经网络
预报
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研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
推进技术
主办单位:
中国航天科工集团三十一研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-4055
CN:
11-1813/V
开本:
大16开
出版地:
北京7208信箱26分箱
邮发代号:
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
4844
总下载数(次)
13
总被引数(次)
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