本文關(guān)鍵詞： 氫氣燃爆 燃爆單元寬度(λ) 高斯過(guò)程回歸(GPR)　出處：《核動(dòng)力工程》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：燃爆單元寬度(λ)是度量可燃?xì)怏w燃爆風(fēng)險(xiǎn)的一項(xiàng)重要參數(shù)。文中把λ和特征化學(xué)反應(yīng)區(qū)厚度(δ)聯(lián)系起來(lái),以無(wú)量綱活化能和無(wú)量綱溫度為自變量,以λ/δ的對(duì)數(shù)為因變量對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。針對(duì)傳統(tǒng)參數(shù)回歸方法的不足,采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高斯過(guò)程回歸(GPR)方法完成數(shù)據(jù)擬合工作。通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和擬合函數(shù)的預(yù)測(cè)值,發(fā)現(xiàn)GPR方法的結(jié)果能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)不同組分的可燃混合氣體在不同初始條件下氣體的λ。與傳統(tǒng)參數(shù)回歸的結(jié)果相比,GPR方法在擬合精度上優(yōu)于傳統(tǒng)參數(shù)回歸方法。
[Abstract]:The width of combustible unit (位) is an important parameter to measure the explosion risk of combustible gas. In this paper, 位 is associated with the thickness of characteristic chemical reaction zone (未), and the dimensionless activation energy and dimensionless temperature are taken as independent variables. Taking the logarithm of 位 / 未 as dependent variable, the experimental data are regressed. Gao Si process regression method based on machine learning is used to complete the data fitting. The predicted values of experimental data and fitting function are compared. It is found that the results of GPR method can accurately predict the 位 of combustible mixed gases with different components under different initial conditions. Compared with the results of traditional parameter regression, the GPR method is superior to the traditional parametric regression method in fitting accuracy.
【作者單位】： 清華大學(xué)工程物理系;卡爾斯魯厄理工學(xué)院;中國(guó)核動(dòng)力研究設(shè)計(jì)院核反應(yīng)堆系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：核反應(yīng)堆系統(tǒng)設(shè)計(jì)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目運(yùn)行基金(HT-A100K-02-201406)
【分類(lèi)號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：1498956