基于显式函数和神经网络的喷气燃料混合模型的研究及应用

许全宏刘振涛张弛林宇震 · 2017

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期刊名称：

燃烧科学与技术 2017 年 05 期

摘要：

针对喷气燃料复杂的理化性质,采取显式函数和人工神经网络相结合的策略,以氢碳比、黏度和蒸馏曲线等作为目标性质,发展了喷气燃料代用组分的构建方法,对混合燃料的理化性质具有很好的预测精度.并将此混合模型应用于煤基喷气燃料的代用组分构建,所获得的代用组分模型与真实燃料之间的理化性质差异符合模拟要求.