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弱旋回燃焼器の燃焼振動特性に関する数値的研究

弱旋流燃烧室燃烧振荡特性数值研究

基本信息

批准号：
18J10732
负责人：
山本姫子
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Waseda University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2020-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18J10732/
关键词：
燃焼数値流体力学深層学習

项目摘要

本年度は，前年度に確立したArtificial Neural Network（ANN）による層流火炎データベースを用いた燃焼数値解析手法（圧縮性Flameletモデル）について，新たな定式化の提案や各熱化学量に対するANNの割り当ておよびハイパーパラメータの調整を行うことで高精度化を達成した．まず，従来の定式化と線形補間（Lerp）による層流火炎データベースを用いる圧縮性Flameletモデルを用いた数値解析の計算性能を向上する二つの定式化（form1，form2）を提案した．form1はエネルギー輸送方程式の熱流束項の各化学種質量分率の空間勾配を連鎖律に基づき分解し計算を効率化する．form2は熱流束項の各化学種の比エンタルピーの空間勾配の総和を連鎖律に基づき分解し化学種数に依存する計算手順を排除する．各定式化とデータベース形式の組み合わせからなる三つの方法（form1-ann，form2-lerp，form2-ann）を提案した．一次元層流対向流拡散火炎の解とANNによる算出値との比較から，form1-annおよびform2-annによる温度の最大絶対誤差が20K未満となることを示した．次に，form2-lerp・form2-annを用い，ドイツ航空宇宙センターのスクラムジェットエンジン試験燃焼器を対象とした数値解析を実施した．従来方法に対しform2-lerpは計算時間を0.878倍に低減し全メモリ使用量を2.97倍に増加させ，form2-annは計算時間を0.946倍および全メモリ使用量を0.508倍に低減することを示した．また，以上の知見をもとに本モデルをFlamelet progress-variable法に拡張すると共に，漸近解析に基づく定式化にも着目し，ANNの適用による計算性能向上が可能であることを見積もった．

This year, compared with the previous year, Artificial Neural Network (ANN) was established to improve the accuracy of ANN segmentation for each thermochemical quantity by using the combustion value analysis method (compressional Flamelet analysis). In this paper, the author formulates the following two methods: linear interpolation (Lerp), compression Flamelet, numerical analysis, and computational performance.(form1, form2). form1. matrix decomposition. calculation. optimization. form2. elimination. of. matrix decomposition. chemical species dependence. calculation. optimization. The method (form1-ann, form2-lerp, form2-ann) is proposed. The maximum absolute error of temperature is 20K. Next, form2-lerp·form2-ann is used, and the aerospace test burner is used for image analysis. The calculation time of form2-lerp is reduced by 0.878 times and the total consumption of form2-lerp is increased by 2.97 times. The calculation time of form2-lerp is reduced by 0.946 times and the total consumption of form2-lerp is reduced by 0.508 times. The above mentioned knowledge is the basis of Flamelet progress-variable method.