典型文献
基于物理信息神经网络的燃烧化学微分方程求解
文献摘要：
为了有效地将湍流燃烧复杂的物理化学信息嵌入到物理信息神经网络(PINNs),选取湍流燃烧模拟中的2个典型场景案例,即刚性常微分方程ROBER问题及稳态射流火焰混合分数方程求解,探索PINNs在燃烧化学微分方程计算中的应用潜力.结果表明,对于零维刚性反应系统,利用PINNs模型可以较好地捕捉到系统的演化过程;对于稳态射流火焰,PINNs的预测解与传统的数值解有较好的一致性.残差点的选取对于燃烧化学领域内的复杂微分方程求解尤为重要,应基于具体的构型详细考虑.
文献关键词：
物理信息神经网络;人工神经网络;燃烧数值模拟;微分方程;残差点
中图分类号：
作者姓名：
王意存;邢江宽;罗坤;王海鸥;樊建人
作者机构：
浙江大学能源清洁利用国家重点实验室,浙江杭州 310027;京都大学机械工程与科学系,日本京都 6158540
文献出处：
引用格式：
[1]王意存;邢江宽;罗坤;王海鸥;樊建人-.基于物理信息神经网络的燃烧化学微分方程求解)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(10):2084-2092
A类：
ROBER
B类：
物理信息神经网络,烧化,湍流燃烧,物理化学,PINNs,燃烧模拟,典型场景,常微分方程,态射,射流火焰,零维,捕捉到,数值解,残差点,化学领域,人工神经网络,燃烧数值模拟
AB值：
0.255012
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