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基于机理降阶与机器学习的等离子体辅助NH₃/air燃烧的快速预测
- 【作者】
- 曹瑞娇; 赵霏阳; 于文斌; 胡勇; 郑振操; 荣伟新
- 【单位】
- 山东大学
- 【摘要】
- 该研究提出一种结合模型降阶与机器学习的等离子体辅助燃烧(PAC)机理简化方法,应用于 NH₃/ 空气体系。针对非定常三维反应器点火过程模拟的高精度需求,研究综合运用带误差传播的等离子体定向关系图方法、深度优先搜索方法和反应路径分析方法实现机理初步简化,通过主成分分析对温度及物种浓度进行降维以筛选关键变量,最终依托多模型集成框架构建关键变量与预测输出间的非线性映射,从而提升温度及主要物种浓度的预测精度和效率。该方法为 NH₃/ 空气 PAC 建模提供了高效数值模拟手段,并为探索等离子体与燃烧耦合机制开辟了新思路。
- 【关键词】
- 等离子体;机器学习;氨燃烧;机理降阶
- 【论文集名称】
- 【会议名称】
- 2025内燃机高效低碳清洁燃烧学术年会
- 【会议时间】
- 2025-6-12至2025-6-15
- 【会议地点】
- 镇江
- 【下载次数】
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