支板增强掺混超声速燃烧一维流场重构研究
Aerospace Technology（2022）
Abstract
宽域吸气式组合动力工作包线宽、模态多、燃烧室参数变化剧烈,对发动机状态的监测提出了更高的要求.采用具有数据挖掘特性的深度学习方法,研究了支板增强掺混的模型燃烧室的超声速燃烧流场重构方法和参数相关性.结果表明,在流场重构方面,在输入50个单点的组分OH与H20质量分数情况下,采用深度反卷积-卷积神经网络可以较准确地对中轴线位置组分的质量分数进行重构,趋势与数值吻合良好;在流场参数相关性研究中,利用深度反卷积-卷积神经网络,在已知某位置温度或OH质量分数时,可以准确获得中轴线位置的马赫数.本研究取得的成果,为发动机燃烧室状态实时监测提供方法支撑.
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