基于多维聚类分析的MILD燃烧中的区域识别
基于多维聚类分析的MILD燃烧中的区域识别
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DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
钱祥
中科院分区：
文献类型：
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作者：
马天顺;鲁昊;李顶根;张翰林;钱祥
结合人工智能方法和大涡模拟（LES） 对湍流燃烧场中的反应区域进行识别， 可以发挥 LES 能够提供三维空间中不同物理场数据的优势， 也有效解决火焰面识别中传统方法不够客观和依赖于经验的问题。 以湍流条件下 MILD 燃烧的 HM1工况为例， 引入无监督学习中的聚类算法， 对多个变量的模拟数据进行聚类分析。 结果表明， 在考虑了多个物理变量之后， 三.种不同的聚类算法对反应区域识别有着很好的一致性， 说明多维聚类分析与 LES 结合， 能够将复杂的湍流燃烧场进行区域类别的划分。 这一新的方法对于进一步分析湍流燃烧场中各个区域（尤其是反应区域） 的特性， 提供了一个支撑。