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機械学習とグラフネットワークを用いた航空機エンジン用マルチセクタ燃焼器で発生する燃焼振動の事前検知

机译:采用机器学习和图形网络的飞机发动机多扇区燃烧器产生的燃烧振动预测

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摘要

航空機エンジンから排出されるNO_xの低減手法として,rich burn quick mix lean burn(RQL)や希薄予混合燃焼などが用いられる.しかし,RQLはNO_x排出量の低減に限界があり,今後NO_x排出量規制が厳しくなった場合,対応が難しくなる.一方,希薄予混合燃焼はNO_x排出量の大幅な低減が期待できるが,広い当量比範囲での安定燃焼が難しく,燃焼振動が起きやすくなる.宇宙航空研究開発機構の航空技術部門推進技術研究ユニットでは,これらの問題を解決するために,一つの燃焼器内で拡散燃焼と希薄予混合燃焼の両方を行うステージング燃焼器の研究開発が進められている.しかし,ステージング燃焼器においても想定外の条件下で燃焼振動が発生し,燃焼器の致命的な破損に繋がる恐れがある.近年,人工知能論の著しい体系化に伴って,機械学習の一つであるサポートべクトルマシンを用いて燃焼振動の予兆検知が試みられている.しかし,実機に近いマルチセクタ燃焼器内の燃焼振動の事前検知に機械学習を適用した研究例はない.本研究では,記号力学と機械学習を組み合わせた新しい方法論を用いて,マルチセクタ燃焼器で発生する燃焼振動の予兆検知を行う.
机译:作为减少从飞机发动机排出的NO_X的方法,使用丰富的燃烧快速混合燃烧(RQL),使用稀释预混燃烧等。但是,RQL对NO_X排放的减少有限,如果未来NO_X排放监管变得严重,则难以回应。另一方面,尽管可以预期稀释预混合燃烧可以显着降低NO_X排放,但难以达到宽的等效比范围内的稳定燃烧,并且可能发生燃烧振动。在空气技术部门推广技术研究单位中,为了解决这些问题,研究和开发分期燃烧器,在一个燃烧器中进行扩散燃烧和稀释预混燃烧。然而,在分段燃烧器中,在意外条件下发生燃烧振动,并且可能导致燃烧器的致命损坏。近年来,随着人工智能的显着系统化,尝试使用作为机器学习之一的可靠的音乐机试图燃烧振动的特征检测。然而,没有关于将机器学习应用于靠近真实机器的多扇区燃烧器中的燃烧振动的研究示例。在这项研究中,我们使用新的方法组合SymbonIn动态和机器学习来检测多扇区燃烧器产生的燃烧振动的标志。

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