清华大学学报(自然科学版)

作者：安健, 陈宇轩, 苏星宇, 周华, 任祝寅

单位：清华大学 航空发动机研究院, 北京 100084

关键词：湍流燃烧,机器学习,大涡模拟,神经网络,智能控制

基金：国家自然科学基金(52106165);国家杰出青年基金(52025062)

随着燃烧科学的发展,数值仿真与实验测量产生了大量数据,这些数据隐含许多有效的物理信息。传统研究方法对此类信息主要利用基于物理规则的模型去处理,但随着数据量的增加,基于数据驱动的方法开始受到重视。机器学习(machine learning,ML)技术由于在数据分析和处理方面取得了巨大成功,为处理燃烧领域的大量数据提供了一种新的范式。该文简要介绍了ML在湍流燃烧中的应用,主要包括化学反应、燃烧建模、发动机性能预测与优化、燃烧不稳定性预测与控制等4个方面,讨论了机器学习在燃烧研究中面临的挑战,并对未来应用进行了展望。

来源：2023年第4期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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