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| 基于人工神经网络的MILD燃烧区域识别 | |
| 作者姓名： | 谢凡 鲁昊 马天顺 |
| 作者单位： | 华中科技大学能源与动力工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51776082)； |
| 摘 要： | 基于人工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)，并结合聚类分析方法，对大涡模拟仿真出的湍流燃烧场的区域进行识别，利用了聚类分析可以通过分类来提供标签的优势，充分发挥出ANN的自学习能力．以湍流MILD(moderate & intense low oxygen dilution)燃烧的HM1工况为例，搭建ANN，选择燃烧场中的物理特征，对由聚类分析提供的分类结果进行学习，来识别燃烧区域．结果表明，该方法有效提高了燃烧区域识别的准确率，并减少了大量的数据需求．为实际工业中燃烧区域的识别提供了更简单、快捷、准确的方法． |
| 关 键 词： | MILD燃烧 人工神经网络 燃烧区域识别 |