【作者】

朱洪妍; 王晨辰; 魏佳男; 岳宗宇; 尧命发

【单位】

天津大学-内燃机燃烧学国家重点实验室

【摘要】

基于相平衡的发动机喷雾模型在模拟跨/超临界发动机喷雾过程方面取得了很大的进展，但传统的相平衡算法采用迭代格式来求解复杂非线性方程，在效率和稳定性方面存在缺陷。传统算法的效率较低，限制了仿真中可以考虑的细节量，而不稳定性可能导致非物理结果甚至仿真发散。在这项工作中，开发了一种基于人工神经网络(ANN)的方法，作为传统算法的潜在替代应用于发动机喷雾模型，以实现快速和稳健的相平衡计算。构建三个人工神经网络，分别为TPn-ANN、HPn-ANN和AMT-ANN。后两种模型结合TPN-ANN可分别应用于传热传质流动和绝热混合问题，实现对相平衡温度、相稳定性和相分裂的预测。目前的工作表明，神经网络方法导致显著的效率提高，同时保持与传统算法几乎相同的精度。高保真正十二烷喷雾模拟的执行时间分析表明，传统的相平衡计算大约占用70%的总计算时间，而目前提出的人工神经网络方法可以将这部分时间减少到可以忽略的水平。

【关键词】

内燃机；跨超临界喷雾模型；相平衡；闪蒸计算；人工神经网络

【论文集名称】

燃烧新技术与后处理

【会议名称】

内燃机“高效、低碳、清洁燃烧”国际学术研讨会

【会议时间】

2022-8-11至2022-8-14

【会议地点】

昆明

【下载次数】

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