論文の概要: Forecasting Thermoacoustic Instabilities in Liquid Propellant Rocket Engines Using Multimodal Bayesian Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06396v1
• Date: Thu, 1 Jul 2021 18:28:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-18 12:22:35.929415
• Title: Forecasting Thermoacoustic Instabilities in Liquid Propellant Rocket Engines Using Multimodal Bayesian Deep Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダルベイズ深層学習による液体推進剤ロケットエンジンの熱音響不安定性予測
• Authors: Ushnish Sengupta, G\"unther Waxenegger-Wilfing, Justin Hardi, Matthew P. Juniper
• Abstract要約: 我々は、動的圧力時系列の振幅を予測するために、自己回帰ベイズニューラルネットワークモデルを訓練する。 ネットワークは、圧力振幅の進化を正確に予測し、目に見えない実験で500ミリ秒前に不安定事象を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.911678487931003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The 100 MW cryogenic liquid oxygen/hydrogen multi-injector combustor BKD operated by the DLR Institute of Space Propulsion is a research platform that allows the study of thermoacoustic instabilities under realistic conditions, representative of small upper stage rocket engines. We use data from BKD experimental campaigns in which the static chamber pressure and fuel-oxidizer ratio are varied such that the first tangential mode of the combustor is excited under some conditions. We train an autoregressive Bayesian neural network model to forecast the amplitude of the dynamic pressure time series, inputting multiple sensor measurements (injector pressure/ temperature measurements, static chamber pressure, high-frequency dynamic pressure measurements, high-frequency OH* chemiluminescence measurements) and future flow rate control signals. The Bayesian nature of our algorithms allows us to work with a dataset whose size is restricted by the expense of each experimental run, without making overconfident extrapolations. We find that the networks are able to accurately forecast the evolution of the pressure amplitude and anticipate instability events on unseen experimental runs 500 milliseconds in advance. We compare the predictive accuracy of multiple models using different combinations of sensor inputs. We find that the high-frequency dynamic pressure signal is particularly informative. We also use the technique of integrated gradients to interpret the influence of different sensor inputs on the model prediction. The negative log-likelihood of data points in the test dataset indicates that predictive uncertainties are well-characterized by our Bayesian model and simulating a sensor failure event results as expected in a dramatic increase in the epistemic component of the uncertainty.
• Abstract（参考訳）: DLR宇宙推進研究所(DLR Institute of Space Propulsion)が運営する100MWの低温液体酸素/水素マルチインジェクターBKDは、現実的な条件下での熱音響不安定性の研究を可能にする研究プラットフォームである。 いくつかの条件下で燃焼器の1次接点モードが励起されるように静室圧と燃料酸化剤比が変化するBKD実験キャンペーンのデータを用いる。 複数のセンサ計測(インジェクタ圧力/温度測定、静室圧力測定、高周波動的圧力測定、高周波OH*化学発光測定)と将来の流量制御信号を入力することで、動的圧力時系列の振幅を予測するために自己回帰ベイズニューラルネットワークモデルを訓練する。 我々のアルゴリズムのベイズ的性質は、自信過剰な外挿を行うことなく、実験の実行毎にサイズが制限されるデータセットを扱うことを可能にする。 その結果,ネットワークは圧力振幅の変動を正確に予測でき,500ミリ秒前の未発見実験ランにおける不安定事象を予測できることがわかった。 センサ入力の異なる組み合わせを用いて複数のモデルの予測精度を比較する。 高周波の動的圧力信号は特に有意である。 また,様々なセンサ入力がモデル予測に与える影響を解釈するために,統合勾配の手法を用いる。 テストデータセットにおけるデータポイントの負のログ類似性は、予測の不確かさがベイズモデルによってよく特徴付けされ、不確かさの認識成分の劇的な増加で予想されるようにセンサ障害イベント結果をシミュレートしていることを示している。

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