論文の概要: Neural ODE to model and prognose thermoacoustic instability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12758v1
- Date: Thu, 24 Jun 2021 03:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 14:48:45.288842
- Title: Neural ODE to model and prognose thermoacoustic instability
- Title(参考訳): 熱音響不安定のモデル化と予測のための神経ode
- Authors: Jayesh Dhadphale, Vishnu R. Unni, Abhishek Saha, R. I. Sujith
- Abstract要約: 熱音響不安定性は、非定常熱放出率と燃焼器の音場との正の結合によって引き起こされる。
熱音響系全体をモデル化するためのニューラル常微分方程式(neural ODE)フレームワークを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In reacting flow systems, thermoacoustic instability characterized by high
amplitude pressure fluctuations, is driven by a positive coupling between the
unsteady heat release rate and the acoustic field of the combustor. When the
underlying flow is turbulent, as a control parameter of the system is varied
and the system approach thermoacoustic instability, the acoustic pressure
oscillations synchronize with heat release rate oscillations. Consequently,
during the onset of thermoacoustic instability in turbulent combustors, the
system dynamics transition from chaotic oscillations to periodic oscillations
via a state of intermittency. Thermoacoustic systems are traditionally modeled
by coupling the model for the unsteady heat source and the acoustic subsystem,
each estimated independently. The response of the unsteady heat source, the
flame, to acoustic fluctuations are characterized by introducing external
unsteady forcing. This necessitates a powerful excitation module to obtain the
nonlinear response of the flame to acoustic perturbations. Instead of
characterizing individual subsystems, we introduce a neural ordinary
differential equation (neural ODE) framework to model the thermoacoustic system
as a whole. The neural ODE model for the thermoacoustic system uses time series
of the heat release rate and the pressure fluctuations, measured simultaneously
without introducing any external perturbations, to model their coupled
interaction. Further, we use the parameters of neural ODE to define an anomaly
measure that represents the proximity of system dynamics to limit cycle
oscillations and thus provide an early warning signal for the onset of
thermoacoustic instability.
- Abstract(参考訳): 反応流系では、高振幅圧力変動を特徴とする熱音響不安定性は、非定常熱放出率と燃焼器の音場との正の結合によって駆動される。
系の制御パラメータが変化し, 熱音響不安定に近づくと, 音圧振動と放熱速度振動が同期する。
その結果、乱流燃焼器における熱音響不安定の開始時、系ダイナミクスはカオス振動から間欠的な状態を経て周期振動へと遷移する。
熱音響系は伝統的に非定常熱源と音響サブシステムのモデルを結合してモデル化され、それぞれ独立に推定される。
非定常熱源、火炎、音響揺らぎに対する応答は、外部非定常強制を導入することで特徴づけられる。
これにより、音響摂動に対する火炎の非線形応答を得るための強力な励起モジュールが必要となる。
個々のサブシステムを特徴づける代わりに、熱音響系全体をモデル化する神経常微分方程式(neural ODE)フレームワークを導入する。
熱音響系のニューラルODEモデルは、外部摂動を導入することなく同時に測定される熱放出率と圧力変動の時系列を用いて、それらの相互作用をモデル化する。
さらに、ニューラルオードのパラメータを用いて、系の力学の近接を示す異常測度を定義し、サイクル振動を制限することにより、熱音響不安定の開始に対する早期警報信号を提供する。
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