Corrigendum to "Data driven analysis and prediction of MILD combustion mode" [Combust. Flame 223 (2021) 474-485]
Corrigendum to "Data driven analysis and prediction of MILD combustion mode" [Combust. Flame 223 (2021) 474-485]
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“MILD 燃烧模式的数据驱动分析和预测”勘误表 [Combust。
DOI：
10.1016/j.combustflame.2021.01.017
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发表时间：
2021
影响因子：
4.4
通讯作者：
Mamoru
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jigjid;Kherlen Tamaoki;Chitoshi Minamoto;Yuki Nakazawa;Ryota Inoue;Nakamasa Tanahashi;Mamoru
在本研究中，FFI 区域通过使用训练有素的神经网络 (NN) 来识别局部燃烧模式。该神经网络是在之前的一项研究中开发的，用于预测 LES 背景下 MILD 燃烧的“反应主导”区域的体积分数 [35, 36]。神经网络结构由一个输入层、两个隐藏密集层和一个输出层组成。
In the present study, FFI zones are identified by using a trained neural network (NN) for local combustion mode. This NN has been developed in a previous study to predict the volume fraction of “reaction dominated” region for MILD combustion in an LES context [35, 36]. The NN structure consists of an input layer, two hidden dense layers and an output layer.