工程热物理学报2024,Vol.45Issue(9) :2861-2866.

基于粒子群算法的燃烧反应动力学机理简化方法

A Combustion Kinetic Model Reduction Method based on Particle Swarm Optimization(PSO)

林圣强 张现发 吴悠 朱锦娇 易婷 熊永莲 李春生 孙嬿 杨斌
工程热物理学报2024,Vol.45Issue(9) :2861-2866.

基于粒子群算法的燃烧反应动力学机理简化方法

A Combustion Kinetic Model Reduction Method based on Particle Swarm Optimization(PSO)

林圣强 1张现发 1吴悠 2朱锦娇 1易婷 1熊永莲 1李春生 3孙嬿 3杨斌2
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作者信息

  • 1. 盐城工学院汽车工程学院,盐城 224002
  • 2. 清华大学能源与动力工程系燃烧能源中心,北京 100084
  • 3. 苏州科技大学化学与生命科学学院,苏州 215009;苏州科技大学化学与生命科学学院,中国石油和化工行业太阳能电池电极材料重点实验室,苏州 215009
  • 折叠

摘要

针对目前线性简化方法在简化详细机理过程中出现的不稳定性及预测不确定性较大的现象,本文提出一种基于智能算法的新型燃烧反应动力学非线性简化手段,并应用此方法对USC-Mech Ⅱ和JetSurF 2.0详细机理进行简化,从而分别构建乙烯和正癸烷燃烧简化机理.结果表明,基于非线性方式的粒子群简化方法可以获得更加精简的简化机理:最终形成22组分的乙烯燃烧机理和45组分的正癸烷燃烧机理;在相似验证范围下,粒子群算法获得的组分数均少于其他简化方法所获得的组分数.

Abstract

To reduce the instability and uncertainty of current linear methods for combustion ki-netic model reduction,a new nonlinear method based on artificial intelligence algorithm is proposed to simplify chemical models.This method is applied to reduce the USC-Mech Ⅱ and JetSurF 2.0 mechanisms,so that the reduced mechanisms can accurately predict the ignition delay time of ethy-lene and n-decane respectively.The results show that the new reduction method based on particle swarm optimization(PSO)can obtain more compact reduced models.The 22-species ethylene mech-anism and the 45-species n-decane combustion mechanism are obtained,which are more compact than those obtained by other reduction methods under similar operating conditions.

关键词

粒子群算法/人工智能算法/机理简化/非线性简化手段

Key words

particle swarm optimization(PSO)/artificial intelligence algorithm/mechanism re-duction/non-linear reduction method

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基金项目

国家自然科学基金资助项目(52076116)

出版年

2024
工程热物理学报
中国工程热物理学会 中国科学院工程热物理研究所

工程热物理学报

CSTPCD北大核心
影响因子:0.4
ISSN:0253-231X
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