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摘要
在MILD燃烧中，湍流和燃烧的相互作用十分强烈，尤其是在初始着火过程，识别该过程的火焰推进对于理解燃烧形成过程、稳定燃烧条件有很大帮助．采用MILD燃烧HM1工况的大涡模拟数据，探索了一种基于主成分分析(PCA)、聚类和反向传播神经网络(BPNN)的动态燃烧场识别方法，对稳态燃烧场进行PCA和聚类后，基于BPNN对初始着火过程进行动态识别和分析．结果表明，该方法用于着火过程动态燃烧场识别是可行的，与传统方法相比具有客观、高效的特点，是一种实用的工业火焰测量方法．
- 出版日期2023
- 单位华中科技大学
