AI aided turbulent combustion modeling based on advanced laser diagnostics and direct numerical simulation data science

基于先进激光诊断和直接数值模拟数据科学的人工智能辅助湍流燃烧建模

基本信息

批准号：
20H00224
负责人：
店橋護
金额：
$ 29.04万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では，乱流燃焼のLarge Eddy Simulation(LES)のための物理数学モデルとして乱流燃焼モデルと火炎・壁面干渉熱伝達モデルを構築し，それらのモデルパラメータ同定において大規模直接数値計算(DNS)及び先端レーザ計測データを基盤とする深層学習等のAI技術を導入することで高精度AI支援モデルを構築する．令和４年度は，自動車用エンジンのような平均圧力が時々刻々変化する燃焼場における開発したAI支援乱流燃焼モデルの精度検証と改良に重点をおいて研究を行った．ここでは，研究代表者らは有する容容器内乱流燃焼のDNSデータを用いて，開発したAI支援乱流燃焼モデル(AI支援FDSGSモデル)の有効性を検証した．その結果，LESの枠組みの中で与えることのできる適切な入力物理量を選定することで，平均圧力が時々刻々変化する燃焼場にもAI支援FDSGSモデルを適用可能であることを明らかにした．また，現有の乱流燃焼のLESコードにAI支援FDSGSモデルを実装し，実際のLESをDNSと同条件で実施する動的テストを行うことで，モデルの有効性を明らかにした．具体的には乱流噴流予混合火炎を対象としたAI実装LESを実現し，DNSデータ，AI実装前のFDSGSモデル及び既存SGS燃焼モデルとの比較から，開発したAI支援乱流燃焼モデルが十分な精度で乱流燃焼場を予測可能であることを明らかにした．加えて，本研究では乱流火炎と壁面の干渉時を表現する熱伝達モデルとして乱流火炎・壁面干渉にけるAI熱流束予測モデルの構築に行った．前年度までに層流条件に対して開発したAI熱流束予測モデルを直接乱流条件に適用した場合でも概ね壁面熱流束を予測可能であることが明らかとなったが，LESの枠組みの中で入力物理量を選択し直すことで，さらに高精度に壁面熱流束を予測可能であることを明らかにした．

在本研究中，我们构建了湍流燃烧模型和火焰壁干涉传热模型作为湍流燃烧大涡模拟（LES）的物理数学模型，并使用大规模直接数值计算（DNS）来确定模型参数）并通过引入基于先进激光测量数据的深度学习等AI技术，构建高精度的AI支撑模型。 2020年，我们的研究重点是验证和提高我们开发的AI辅助湍流燃烧模型的准确性，该模型适用于汽车发动机等平均压力时刻变化的燃烧领域。在这里，研究代表利用容器内湍流燃烧的 DNS 数据验证了所开发的人工智能辅助湍流燃烧模型（AI 辅助 FDSGS 模型）的有效性。结果表明，通过在LES框架内选择合适的输入物理量，人工智能辅助的FDSGS模型可以应用于平均压力时常变化的燃烧场。此外，我们将AI辅助的FDSGS模型应用到现有的湍流燃烧LES代码中，并在与DNS相同的条件下使用实际LES进行动态测试，以证明模型的有效性。具体来说，我们实现了一个针对湍流喷射预混火焰的AI实现的LES，并与DNS数据、AI实现之前的FDSGS模型以及现有的SGS燃烧模型进行比较，我们发现开发的AI辅助湍流燃烧模型是足够的。证明可以高精度地预测湍流燃烧场。此外，在本研究中，我们构建了湍流火焰/壁面干扰的AI热通量预测模型，作为表达湍流火焰与壁面干扰的传热模型。很明显，前一年针对层流条件开发的 AI 热通量预测模型即使直接应用于湍流条件，通常也可以预测壁面热通量，但在 LES 框架内已经表明，通过重新选择输入物理量，可以更准确地预测壁面热通量。