基于主成分分析、聚类和BP神经网络的湍流MILD燃烧初始着火过程的分析

作     者：谢凡 鲁昊 张翰林 王忠禹 Xie Fan;Lu Hao;Zhang Hanlin;Wang Zhongyu

作者机构：华中科技大学能源与动力工程学院武汉430074 

出 版 物：《燃烧科学与技术》 (Journal of Combustion Science and Technology)

年 卷 期：2023年第29卷第6期

页      面：685-692页

核心收录：

学科分类：080702[工学-热能工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51776082) 

主　　题：MILD燃烧 初始着火过程 动态燃烧场 聚类 BPNN 

摘      要：在MILD燃烧中,湍流和燃烧的相互作用十分强烈,尤其是在初始着火过程,识别该过程的火焰推进对于理解燃烧形成过程、稳定燃烧条件有很大帮助.采用MILD燃烧HM1工况的大涡模拟数据,探索了一种基于主成分分析(PCA)、聚类和反向传播神经网络(BPNN)的动态燃烧场识别方法,对稳态燃烧场进行PCA和聚类后,基于BPNN对初始着火过程进行动态识别和分析.结果表明,该方法用于着火过程动态燃烧场识别是可行的,与传统方法相比具有客观、高效的特点,是一种实用的工业火焰测量方法.