基于深度学习建表的宽域发动机火焰面燃烧模型构建与验证

以新型宽域发动机为动力的未来新一代飞行器的研发迫切需要CFD方法来进行高效高精度的辅助设计.文章把传统的火焰面/进度变量燃烧模型与深度学习和神经网络方法相结合,构建了新的智能化改进的燃烧模型并进行了算例测试与验证,在保证计算效率的同时提高了预测精度.首先,给出了人工神经网络的构建方法,包括数据库划分、数据归一化以及模型的训练等;然后,测试分析了不同函数结构对新建模型的影响,并讨论了基于CPU和GPU的求解器框架下内存占用优化问题;最后,把智能化模型耦合到GPU求解器上对飞行马赫数4~12的3个发动机算例进行了数值模拟.结果表明,智能化改进的模型可代替传统火焰面/进度变量数据库从而实现高维参数建模及模型改进,并可以成功运行在GPU上;智能化改进的模型比传统的模型平均误差减小量均超过了50%,算例误差最大减小值可达57.2%.

用火焰面模型模拟甲烷/空气湍流射流扩散火焰

以层流对撞扩散火焰为基础，利用层流火焰面模型(laminar flamelet model)的方法生成层流火焰面数据库，分别采用预先设定的几率密度函数(propabality density function，PDF)模型和混合物分数-湍流频率的联合几率密度函数输运模型，将火焰而方法应用于甲烷/空气湍流射流扩散火焰结构的模拟计算中．两个模型的计算结果和实验结果进行了比较和分析．

湍流扩散燃烧的数值研究—PDF方法和火焰面模型的性能比较

采用标量概率密度函数(PDF)方法、稳态和非稳态火焰面模型三种方法对一个值班湍流CH_4/O_2/N_2射流扩散火焰(Sandia Flame D)进行数值计算,以比较不同燃烧模型的性能。PDF方法通过计算反应标量的PDF输运方程来得到标量分布,而火焰面模型只求解单标量混合物分数的PDF方程,组分和温度分布通过火焰面方程的求解或者火焰面数据库的插值得到。计算结果和实验数据对比表明PDF方法计算结果最好但计算量相当大,稳态火焰面模型则反之。综合而言,非稳态火焰面模型的预测结果相对稳态模型有了非常大的改进,而计算量仍然容易接受,非常适合工程应用。

基于火焰面模型的超声速湍流燃烧数值模拟研究

在非结构混合网格有限体积框架下,将RANS方程和层流火焰面模型相结合,开展超声速湍流燃烧流动数值模拟研究,时间和空间离散分别采用LU-SGS格式和HLLC格式。用SST k-ω模型模拟湍流,FlameMaster 3.9生成火焰面数据库,并采用β-PDF和δ-PDF分布来考察湍流和化学反应的相互作用。采用该数值方法,对DLR氢燃料超燃燃烧室和北航乙烯燃料气动斜坡超燃燃烧室开展了数值模拟研究,并将数值计算结果与实验数据进行对比,二者符合较好。研究结果表明:在主流中心支板顺流喷射超燃燃烧室内,燃烧主要发生在支板后的燃料/空气混合层内,并且火焰核心落在恰当混合物分数Z st附近区域。

采用考虑详细化学反应机理的火焰面模型模拟湍流扩散火焰

采用详细的甲烷氧化化学反应动力学机理(GRI Mech3.0)对不同拉伸率条件下的拉伸层流扩散火焰面结构进行了数值计算,建立了一个包含一系列拉伸层流火焰面结构的火焰面数据库.将这些层流火焰面结构和美国Sandia国家实验室测得的湍流扩散火焰(FlameD)的平均火焰结构进行了对比,发现层流火焰面所覆盖的范围基本包含了所考虑的湍流火焰中不同位置的平均火焰结构,这表明火焰面模型是合理的.然后,采用火焰面模型对该湍流扩散火焰进行了数值模拟并和实验数据进行了比较,考察了火焰面模型的精确程度和模拟深度.

火焰面模型在超燃冲压发动机数值模拟中的应用

采用k-ω两方程湍流模型,火焰面模型和质量加权平均的Navier-Stokes方程组解耦求解的方法,模拟了DLR氢燃料直连式超燃冲压发动机湍流燃烧流场,并与化学反应源项直接采用Arrhenius公式模拟及实验得到的结果进行对比,可以发现湍流脉动对化学反应的影响不能忽略。

乙烯超声速燃烧部分预混火焰面模型数值研究

湍流涡结构的作用导致以扩散形式喷射燃料的超声速燃烧过程通常以部分预混的方式进行,为了使火焰面模型对这一燃烧过程描述的更准确,在模型中对扩散燃烧和预混燃烧状态均需要予以合理考虑。基于低Ma条件多区域火焰面模型(MRF)思想,发展得到了适用于超声速条件的部分预混火焰面模型。以碳氢燃料超声速双燃烧室结构作为验证算例,采用k-ωSST湍流模型、部分预混火焰面模型和乙烯(C2H4)的28组分72步化学反应机理对超声速湍流燃烧流场进行了数值研究。计算结果与实验数据吻合良好,验证了模型的准确性。加权系数计算结果表明,在中心剪切层和下壁面附近区域流场主要由预混燃烧控制,而其他大部分区域则由扩散燃烧控制。

基于火焰面的大涡模拟中条件标量耗散率的模型

评估了映射封闭模型、对撞流模型、来自均匀湍流PDF输运方程的模型和一个唯象模型.结果表明,虽然映射封闭模型和对撞流模型使用不同的方法推导,并且具有不同的形式,但它们给出了完全一样的结果.在均匀湍流中,当标量方差很大时,映射封闭模型和对撞流模型给出的结果非常接近精确解,然而在标量方差很小或者当量位置的标量值和标量平均值之间存在很大差异时,映射封闭模型和对撞流模型不符合物理实际.这些结论通过直接数值模拟的结果来验证.

超声速可压缩火焰面模型的研究进展

火焰面类模型最初是针对低速流动提出的湍流燃烧模型,本文针对其向超声速可压缩流动的推广研究进行了综述。对于火焰面模型,其数据库建立时环境压强为常数以及静焓与混合分数线性关系的假设在超声速流动中均不适用。数值实验发现:一方面,数据库中主要组分浓度对于环境压强的变化并不敏感,但中间产物浓度在不同压强下变化明显;另一方面,静焓与混合分数偏离线性关系这一因素所引起的火焰面模型获得的温度场差别很小。对于火焰面/进度变量模型,其数据库中进度变量的化学反应源项对于压强和静焓-混合分数关系的变化则很敏感,现有考虑这一影响的可压缩修正主要是通过针对利用未经修正的数据库PDF积分后的平均源项进行标度来实现。数值结果表明,可压缩标度方法可有效考虑高马赫数效应对进度变量源项的影响,从而改善火焰面/进度变量模型对超声速燃烧流动的模拟精度。

基于火焰面模型的推力室起动过程仿真

采用计算流体力学的方法,对氢氧火箭发动机推力室的起动过程进行了数值仿真。起动的非定常过程由双时间步方法模拟,燃烧过程由稳态层流火焰面模型模拟,火焰面建库采用6组分8步反应的化学动力学模型。按照地面试车时序进行推力室起动过程仿真,获得了起动过程的建压曲线以及详细的流场建立过程。结果表明,经过点火瞬间压力松弛控制的稳态层流火焰面模型可用于火箭发动机的点火过程动态仿真,仿真得到的压力曲线与试车曲线相比符合良好。

基于RANS求解的火焰面/反应进度变量湍流燃烧模型研究

通过求解稳态一维拉伸层流扩散火焰面方程,得到混合物分数及反应进度Z-C双标量建表的层流火焰面数据库,并结合混合物分数满足β分布及一阶近似的反应进度变量条件概率密度分布,建立了湍流火焰面平均值数据库.通过将双参数火焰面模型的查表和求解过程与OpenFOAM计算平台相结合,发展了基于RANS方法的双参数湍流燃烧火焰面模型及数值计算求解器ZCFoam.对轴对称湍流射流Sandia D火焰的模拟表明,计算给出的温度分布、主要组分的分布等与实验值吻合较好.

采用基于火焰面的燃烧模型研究部分预混燃烧

考虑到火焰面模型的优点,采用基于RANS的稳态火焰面模型,稳态火焰面/反应进度变量模型和非稳态火焰面/反应进度变量模型对部分预混燃烧室进行了数值计算,并将这三种燃烧模型的计算结果和实验值进行对比研究。发现稳态和非稳态火焰面/反应进度变量模型均成功地预测到了部分预混燃烧中的三岔火焰结构和火焰抬举现象,分析了三岔火焰的形成机理及抬举高度。文中稳态火焰面模型计算部分预混燃烧完全失效,无法捕捉到火焰抬举现象,稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度仅仅为10,基于反应进度变量为水、二氧化碳、一氧化碳和氢气的质量分数之和的非稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度仅为20,和实验值之间的误差为42.8%,而基于反应进度变量为一氧化碳和二氧化碳质量分数之和的非稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度大致32,和实验测量值35非常接近,误差仅为8%。对燃烧热力学标量温度和组分的计算,可以发现非稳态火焰面/反应进度变量方法和实验结果吻合最好,其次是稳态火焰面/反应进度变量模型,最差的是稳态火焰面模型。

基于火焰面/进度变量模型的超声速燃烧IDDES模拟

为了清晰地描述超声速条件下的复杂流动与燃烧过程,建立了基于IDDES模型和火焰面/进度变量模型的湍流燃烧数值模拟方法,并应用于德国宇航中心(DLR)超燃冲压发动机的数值模拟。计算结果与实验数据符合良好,表明该方法可以较为准确地描述超声速湍流燃烧过程,也验证了经过可压缩性修正的火焰面/进度变量模型适用于超声速燃烧问题的求解。同时,利用k-ωSST模型对同一算例进行了计算,发现其对物理量分布的计算精度要低于IDDES模型,说明湍流输运过程的描述对火焰面/进度变量模型的计算精度有重要影响。

基于火焰面和射流模型的双模态冲压燃烧室一维性能计算

为了快速地得到双模态燃烧室中的参数分布,采用射流模型,获得燃料混合分数的时均值、脉动值以及当量标量耗散率的时均值在双模态冲压发动机燃烧室中的三维分布;采用火焰面模型得到燃烧组分和释热分布,将三维信息通过流道横截面面积平均加入到一维非稳态计算模型,求解流动控制方程得到双模态燃烧室一维参数分布。通过不同类型算例验证,表明该方法能较准确地预测燃烧内壁面压力的变化趋势,克服了燃料射流非一维因素对一维计算方法带来的不利影响。

建库温度在超声速火焰面模型中的影响

在火焰面模型中,数据库计算结果的准确程度对之后湍流燃烧流场的预测精度有重要影响。为了研究建库温度在超声速火焰面模型中的影响作用,在建立火焰面数据库时增加了建库氧化剂温度这一维度,并提出了一种由流场各点平均温度确定其对应的建库氧化剂温度的查表方法。针对DLR结构的超声速燃烧室,以煤油作为燃料,在五个温度级别条件下建立火焰面数据库,考察了建库温度对一维火焰面数据库以及二维燃烧流场计算结果的影响。研究结果表明,建库温度对一维火焰面的温度和组分分布有较为明显的影响,增加建库温度这一查表维度有助于改善超声速湍流燃烧流场的预测精度。

耦合欧拉喷雾模型/火焰面燃烧模型的模拟

基于ECN标准Spray A工况的试验数据,在开源计算流体软件OpenFOAM的雷诺时均(RANS)方法下耦合欧拉喷雾模型和非稳态火焰面进度变量(UFPV)燃烧模型,对非燃烧和燃烧工况下的正十二烷喷射雾化与湍流燃烧过程建模,并分析了正十二烷5种不同骨架化学反应机理的计算结果.结果表明:耦合模型能够准确预测喷雾浓度场和速度场的空间分布以及准稳态时刻的火焰结构;滞燃期、火焰浮起长度和碳烟前驱物的预测对化学反应机理非常敏感.

多任务学习方法在神经网络替代火焰面数据库中的应用

为实现神经网络对火焰面模型数据库的高精度替代,以残差神经网络为主体,采用多任务学习方法进行训练,并结合fmFoam求解器以Sandia D扩散火焰为对象,对该方法训练出的神经网络模型精度进行了验证。结果表明:采用多任务学习方法可有效提高神经网络对火焰面数据库的预测精度。相比于仅使用残差神经网络方法,采用多任务学习方法训练的神经网络可将各物理量预测结果的皮尔森系数由0.9990提升至0.9999,对质量占比前10组分预测结果的平均相对误差至少可降低81.1%;基于OpenFOAM对Sandia D火焰进行数值模拟,其计算结果在中心轴线以及各轴向位置的径向线上与传统方法基本一致,仅在反应进度变量源项上存在小范围差异;以传统查表方法为基准,FGM-MTL计算的温度及主要燃烧产物在中心轴线上的峰值相对误差最大为0.98%,峰值位置相对误差最大为2.37%。

不同化学热力学建表参数对火焰面模型精度的影响研究

火焰面模型通过对燃烧过程的降维可以大幅减少求解燃烧场中化学反应所需的计算量.基于一维层流对撞火焰的数值解,构建了层流稳态火焰面模型(SFM)的化学热力学数据表并用于射流火焰的数值模拟.对所得到的火焰面数据表,分别采用基于混合分数和标量耗散率(Z,χZ)以及预混火焰面生成流形(FGM)方法中的混合分数和反应进度变量(Z,Yc)两种参数形式进行查表.通过火焰面坐标变换的方法,分析平面火焰中的流形特征,研究使用不同参数形式查询火焰面数据库对所得到的模拟结果的影响.两种查表方式得到的解与采用计算化学反应源项输运方程的直接数值求解方法(DNS)得到的解的对比结果表明,使用(Z,Yc)查表参数形式得到的解相比直接采用(Z,χZ)查表参数形式得到的解,更接近于DNS方法得到的解.

湍流射流扩散火焰的层流火焰面模拟

采用双尺度k ε湍流模型 ,标量联合的概率密度函数 (PDF)输运方程和层流火焰面模型相结合 ,模拟湍流射流扩散火焰。比较了几种不同k ε湍流模型对轴对称湍流射流速度场模拟的结果 ,建立了混合物分数和湍流频率的联合PDF输运方程 ,并假定湍流频率和标量频率的线性关系 ,得到标量耗散率的概率分布 ,化学组分的浓度和温度由层流火焰面系综的平均得到。

湍流扩散火焰中对基于混合分数的湍流燃烧模型的数值研究(英文)

根据条件矩模型(CMC)和小火焰面模型在模型构建上的相似,针对具有不同大小雷诺数和湍流-化学相互作用特性的非预混湍流射流火焰,对这两种模型进行了数值研究和比较.湍流燃烧模型采用Lagrangian型非稳态小火焰模型(LFM)和径向加权积分的CMC模型,而在H2/N2火焰的数值研究中还考虑了稳态小火焰模型的数值模拟结果.数值结果表明,在两种火焰中这两种模型对主要组分的预测结果较为一致并与实验符合较好,而OH和NO的预测值差异明显;同时对于具有局部熄火特性的CH4/H2/N2火焰,NO的预测值被高估了2～3倍.