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J-GLOBAL ID：202202218758882774   整理番号：22A0473070

計算特異摂動と人工ニューラルネットワークに基づく硬い化学に対する適応時間積分スキーム【JST・京大機械翻訳】

An adaptive time-integration scheme for stiff chemistry based on computational singular perturbation and artificial neural networks

著者 (4件)： Malpica Galassi Riccardo (Aero-Thermo-Mechanics Laboratory, Ecole Polytechnique de Bruxelles, Universite Libre de Bruxelles, Avenue F.D Roosevelt 50, Brussels 1050, Belgium) ,  Ciottoli Pietro Paolo (Mechanical and Aerospace Engineering Department, Sapienza University of Rome, Via Eudossiana, 18, Rome 00184, Italy) ,  Valorani Mauro (Mechanical and Aerospace Engineering Department, Sapienza University of Rome, Via Eudossiana, 18, Rome 00184, Italy) ,  Im Hong G. (Combustion Research Center, King Abdullah University of Science and Technology, Thuwal, 23955-6900, Saudi Arabia)
資料名： Journal of Computational Physics  (Journal of Computational Physics)
巻： 451  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0860A  ISSN： 0021-9991  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高速時間スケールの局所的,投影ベース,縮小次数モデル(ROM)に基づく剛体化学に対する適応時間積分スキームを開発するために,計算特異摂動(CSP)理論を利用した。その構築は,人工ニューラルネットワーク(ANN)が局所投影基底の安い代用物としてプラグインであり,それは,方法の幾何学的および物理的基礎を犠牲にすることなく,計算コストを軽減するための状態関数である。実際,このソルバは,より高価なオンザフライ計算ベース,即ち,化学ソースタームのJacobi行列の固有ベクトル,局所低速不変多様体(SIM)および投影行列を定義するための合成基礎に依存し,次に,投影,すなわち,非剛性,化学ソース項を明示的に統合した。水素/空気均一反応器問題における局所化学組成を与える射影基底ベクトルを予測するために,ANNの集合を訓練することによりANN加速CSPソルバの実現可能性を調べた。基底ベクトルの平滑性を高め,再構成誤差を低減するために,著者らは,化学種と共に温度の存在による状態不均一性を除去する拘束Jacobi公式を導入し,絶対エンタルピー保存を強制する導関数を取り入れた。テスト問題は,要求された統合精度に関して,ベース精度に関する比較的低い要求から生ずるこのANNアプローチのロバスト性を強調する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エンタルピー ,  化学組成 ,  多様体 ,  水素 ,  剛性 ,  *ニューラルネットワーク ,  均一系反応 ,  射影 ,  導関数 ,  Jacobi行列 ,  固有ベクトル ,  ロバスト性
準シソーラス用語： *特異摂動法 ,  ソルバ ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 燃焼 ,  マルチスケール力学系 ,  モデル縮小 ,  遅い不変多様体 ,  自己発火

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 計算 ,  特異摂動 ,  人工ニューラルネットワーク ,  化学 ,  適応 ,  時間積分 ,  スキーム