基于机器学习的边界层湍流燃烧壁面模型
郑健 王海鸥 陈果 任嘉豪 罗坤 樊建人
(浙江大学能源清洁利用国家重点实验室，杭州310007)
摘要：大涡模拟是研究工业燃烧装置燃烧问题的重要方法，但是受壁面约束的湍流燃烧模拟十分具有挑战性。传统的湍流边界层壁面模型计算成本较小，但在燃烧工况下的精度较低。本文利用直接数值模拟数据库，建立了大涡模拟框架下湍流边界层壁面应力的神经网络模型。模型的训练数据来自冷态湍流边界层，模型在冷态和燃烧的工况下进行了验证。结果表明，在湍流燃烧边界层工况下机器学习模型比传统的壁面模型更准确。
关键词：边界层湍流燃烧；大涡模拟；壁面模型；机器学习
