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J-GLOBAL ID：202202211162373181   整理番号：22A0654555

超音速燃焼器における深いニューラルネットワークベースの非定常火炎レット進展変数アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Deep neural network based unsteady flamelet progress variable approach in a supersonic combustor

著者 (6件)： Demir Sinan (Argonne National Laboratory) ,  Kundu Prithwish (Argonne National Laboratory) ,  Nunno Austin C. (Argonne National Laboratory) ,  Som Sibendu (Argonne National Laboratory) ,  Baurle Robert A. (NASA Langley Research Center) ,  Drozda Tomasz G. (NASA Langley Research Center)
資料名： AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers  (AIAA Conference Proceedings / Meeting Papers)
巻： 2022  号： AIAA SCITECH 2022 Forum  ページ： 2073  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0236B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 超音速燃焼応用で観察される圧力勾配と非定常化学動力学の結合効果を捉えるためには,高次元小炎マニホールドが必須であった。これまでの研究では,計算集約型多次元小炎テーブルストレージとルックアップの代替法として,深層ニューラルネットワークを用いることの実現可能性を検証した。この手法はメモリフットプリントの大幅な低減を実証し,正準問題における超音速燃焼のためのより大きな寸法の表在多様体の使用を可能にした。本研究では,VULCAN-CFDコードに実装された非定常小炎進展変数(UFPV)-ANNモデルを,Burrows-Kurkov超音速混合/燃焼構成によって検証した。十分に特性化された実験問題は,浮上した火炎構造をもたらす超音速ガラス化直交流への水素注入から成る。初期モデルは,独立変数Z,C,Xst,Pが,ガラス化空気条件に対応する境界条件を有する非定常小炎コードを用いて表された4次元テーブルから成る。結果は,揚力火炎構造の発達と,有限速度化学(FRC)シミュレーションおよび実験データとの全体的な許容できる一致を示した。さらに,独立変数と小炎テーブルの間の直接マッピングを,重要なメモリ低減のために深いニューラルネットワークによって置き換えた。結果は,UFPV-ANN手法がメモリ集約ルックアップテーブルアプローチと同じ解を検索できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音速 ,  記憶装置 ,  空気 ,  混合 ,  シミュレーション ,  *燃焼 ,  *超音速燃焼 ,  水素 ,  *ニューラルネットワーク ,  境界条件 ,  *火炎 ,  直交流 ,  火炎構造
準シソーラス用語： 独立変数 ,  *超音速 ,  小炎 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 燃焼理論  (XE04020H) ,  ガスタービン  (PB02040Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 超音速燃焼 ,  ニューラルネットワーク ,  定常火炎 ,  進展 ,  変数