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English(EN) Efficient nonlinear flame response modeling for propulsion thermoacoustic analysis using limited numerical data

AI模型高效预测火焰响应以实现推进器稳定性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的数据驱动方法来模拟非线性火焰响应动力学，这对于预测推进系统中的热声不稳定性至关重要。该方法利用在有限数值数据上训练的双路径时间代理模型，有效捕捉了激励频率和幅度之间的复杂相互作用。该框架在预测各种强迫条件下的单频响应方面表现出高精度，在独立测试案例上的平均相对误差为6.69%。这项工作为构建非线性火焰响应模型提供了一种高效的替代方案，有望加快燃烧器的热声稳定性分析。 AI

影响 为分析推进系统中的热声不稳定性提供了一种更有效的方法，有可能加快设计和安全评估的速度。

排序理由 详细介绍新建模技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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AI模型高效预测火焰响应以实现推进器稳定性

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jiawei Wu, Teng Wang, Jiaqi Nan, Wang Han, Lijun Yang, Jingxuan Li ·

    Efficient nonlinear flame response modeling for propulsion thermoacoustic analysis using limited numerical data

    arXiv:2409.05885v2 Announce Type: replace Abstract: Characterizing nonlinear flame response is critical for predicting thermoacoustic instabilities in propulsion combustors, yet obtaining a comprehensive response map through high-fidelity simulations remains computationally prohi…

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