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A robust autoregressive long-term spatiotemporal forecasting framework for surrogate-based turbulent combustion modeling via deep learning

引用

Energy and AI 2024年第1期15卷 300-311页

作者： Sipei Wua Haiou Wang Kai Hong Luo Center for Combustion Energy Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of EducationDepartment of Energy and Power EngineeringTsinghua UniversityBeijing 100084China State Key Laboratory of Clean Energy Utilization Zhejiang UniversityHangzhou 310027China Department of Mechanical Engineering University College LondonTorrington PlaceLondon WC1E 7JEUnited Kingdom

This paper systematically develops a high-fidelity turbulent combustion surrogate model using deep *** construct a surrogate model to simulate the turbulent combustion process in real time,based on a state-ofthe-art spatiotemporal forecasting neural *** address the issue of shifted distribution in autoregressive long-term prediction,two training techniques are proposed:unrolled training and injecting noise *** techniques significantly improve the stability and robustness of the *** datasets of turbulent combustion in a combustor with cavity and a vitiated co-flow burner(Cabra burner)have been generated for model *** effects of model architecture,unrolled time,noise amplitude,and training dataset size on the long-term predictive performance are *** well-trained model can be applicable to new cases by extrapolation and give spatially and temporally consistent results in long-term predictions for turbulent reacting flows that are highly unsteady.

关键词： Turbulent combustion detailed reaction mechanism Transient simulation Deep neural network Spatiotemporal series prediction Long-term forecast stability

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