為提高燃?xì)廨啓C的燃燒性能和穩(wěn)定性,減少污染物排放,提出了一種基于CFD數(shù)值模擬和AI算法的燃?xì)廨啓C燃燒優(yōu)化方法.利用大渦模擬（LES）和部分預(yù)混火焰面生成流形（FGM）燃燒模型來保證CFD數(shù)值模擬的準(zhǔn)確性,將其計算結(jié)果與電廠運行數(shù)據(jù)相結(jié)合,建立更全面的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫,然后利用拉依達(dá)法則和核主成分分析法（KPCA）進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理.在此基礎(chǔ)上,建立了3個最小二乘支持向量機（LS-SVM）模型,分別用來預(yù)測NO_x排放量、燃燒效率和壓力脈動最大幅值,預(yù)測的平均相對誤差分別為0.562%、0.336%和0.469%.結(jié)果表明,CFD模擬數(shù)據(jù)的加入使該預(yù)測模型適用范圍更廣,穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性更高.基于最小二乘支持向量機模型的預(yù)測結(jié)果,采用遺傳算法（GA）對燃料比例分配、空燃體積比等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最終得到NO_x排放量、燃燒效率和壓力脈動最大幅值的平均優(yōu)化量分別為3.692×10^-6、0.568%和0.926 kPa,基本滿足優(yōu)化要求. 

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

三個指標(biāo)參數(shù)的優(yōu)化結(jié)果匯總圖

各類調(diào)節(jié)參數(shù)位置分布示意圖

最小二乘支持向量機參數(shù)流程示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3672630