采用机器学习的二甲醚层流燃烧速度预测研究

许凡; 陈朝阳; 李昭; 李倩倩

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采用机器学习的二甲醚层流燃烧速度预测研究

更新时间：2025-07-09

- 采用机器学习的二甲醚层流燃烧速度预测研究
- 暂无标题
- 西安交通大学学报 2020年第7期页码：62-67
- 作者机构：
  
  1. 长安大学汽车学院
  2. 西安交通大学能源与动力工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（51506010）;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（300102229202）
- DOI：
  中图分类号： TK16;TP181
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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许凡, 陈朝阳, 李昭, 等. 采用机器学习的二甲醚层流燃烧速度预测研究[J]. 西安交通大学学报, 2020,(7):62-67.
许凡, 陈朝阳, 李昭, 等. 采用机器学习的二甲醚层流燃烧速度预测研究[J]. 西安交通大学学报, 2020,(7):62-67. DOI：

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摘要

为了明确二甲醚层流燃烧速度与混合气初始条件(温度、压力、当量比)之间的关系

基于大量的实验及数值模拟数据

利用机器学习多变量回归算法

建立了二甲醚/空气预混层流燃烧速度随初始条件的拟合关系式。通过与文献及数值模拟结果的对比

发现所建立的函数关系式能够在0.8～1.4当量比、298～373K初始温度和0.1～1.0MPa初始压力范围内得到准确的二甲醚层流燃烧速度预测结果。二甲醚层流燃烧速度随初始压力呈负指数关系

随初始温度呈正指数关系

化学当量比时

压力和温度指数的绝对值较小

混合气较浓或较稀时

压力和温度指数的绝对值增大

表明二甲醚层流燃烧速度随初始压力的增大而减小

随初始温度的升高而增大

且在较浓或者较稀的混合气条件下

层流燃烧速度随初始压力和温度的变化更为敏感。研究结果可以为二甲醚发动机数值模拟提供简单准确的层流燃烧速度输入数据

从而节约研究成本和计算时间。

Abstract

关键词

Keywords

references

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