Neural Networks Applications to Combustion Process Simulation

Abstract

Моделирование горения является ключевым аспектом полномасштабного трехмерного моделирования современных и перспективных двигателей для авиационно-космических силовых установок. В данной работе изучается возможность решения задач химической кинетики с использованием искусственных нейронных сетей. С помощью классических численных методов были построены наборы обучающих данных. Выбирая среди различных архитектур многослойных нейронных сетей и настраивая их параметры, мы разработали достаточно простую модель, способную решить эту проблему. Полученная нейронная сеть работает в рекурсивном режиме и может предсказывать поведение химической многовидовой динамической системы за много шагов. Combustion process simulations are the key aspect enabling full-scale 3D simulations of advanced aerospace engines. This work studies solving chemical kinetics problems with artificial neural networks. The training datasets were generated by classical numerical methods. Choosing a multi-layer neural network architecture and fine-tuning its parameters, we developed a simple model that can solve the problem. The neural network obtained works is recursive, and by running many iterations it can predict the behavior of a chemical multimodal dynamic system.