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State space parameterization of explosive eigenvalues during autoignition

机译：自燃过程中爆炸特征值的状态空间参数化

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Explosive modes such as ignition and extinction are characterized by an eigenvalue of the chemical Jacobian matrix with positive real part, representing the transient instability of chain-branching chemistry and thermal feedback. Formation and eigen-decomposition of the Jacobian matrix are expensive operations whose cost increases cubically with chemical mechanism size. As an alternative to directly computing the eigenvalues of the Jacobian, we explore principal component analysis (PCA) along with nonlinear regression as a methodology to parameterize the eigenvalues by state variables (or linear combinations thereof). We evaluate this modeling strategy using homogeneous autoignition data on two different applications: pseudotransient continuation (Psi tc)-based ODE solvers and chemical explosive mode analysis (CEMA). Results indicate that the PCA-based parameterization of the eigenvalues appears feasible for Psi tc solvers in autoignition calculations over a range of temperatures and pressures. Our results also show that eigenvalue models are capable of tracking sharp discontinuities (such as ignition or extinction) in the eigenvalue for computational flame diagnostics such as CEMA. (C) 2018 The Combustion Institute. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：爆炸模式（例如着火和熄灭）的特征在于具有正实部的化学Jacobian矩阵的特征值，代表链支化化学和热反馈的瞬态不稳定性。雅可比矩阵的形成和本征分解是昂贵的操作，其成本随着化学机理的大小而三次增加。作为直接计算Jacobian特征值的替代方法，我们探索了主成分分析（PCA）和非线性回归作为通过状态变量（或其线性组合）对特征值进行参数化的方法。我们使用两种不同应用上的均质自燃数据评估这种建模策略：基于伪瞬态连续（Psi tc）的ODE求解器和化学爆炸模式分析（CEMA）。结果表明，基于PCA的特征值参数化对于Psi tc求解器在一定温度和压力范围内的自燃计算中似乎是可行的。我们的结果还表明，特征值模型能够跟踪特征值的尖锐不连续性（例如着火或熄灭），以进行计算火焰诊断（例如CEMA）。 （C）2018年燃烧研究所。由Elsevier Inc.出版。保留所有权利。

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