气液两相流广泛存在于航空、航天、能源、化工等领域。在计算流体力学中，气-汽-液平衡方程的求解需要经过复杂的迭代计算，计算成本较高。特别是在航空煤油、可持续航空燃料等多组分体系中，求解相平衡方程的耗时可达总计算耗时的30%以上。因此，加速相平衡方程的求解，对于提升燃油喷射数值仿真的计算效率具有重要意义。
本研究开发了一种基于深度前馈神经网络（DFNN）的创新方法，用于快速预测多组分体系的气-汽-液相平衡。DFNN以压力、温度和组分浓度作为输入，相平衡态参数作为输出，并据此计算相变速率。相比于传统的迭代求解方法，该模型易于考虑真实体系的非理想混合特性，且算法复杂度大幅下降。
图1 两组分气液平衡体系的露点-泡点计算验证
图2 将DFNN模型耦合进CFD求解器的计算流程示意
上述模型被植入到计算流体力学求解器CONVERGE。在案例测试中，研究团队模拟了过热乙醇-水混合液注入氮气环境的闪蒸喷射过程。结果显示，对比传统算法，DFNN模型能够准确描述乙醇-水混合液的共沸行为，并将相平衡计算速度提升了4个数量级，使得整体CFD仿真时间缩短30%-40%。这种方法尤其适用于多组分体系的喷射流模拟，在燃油亚/跨/超临界喷射的数值仿真中展现出巨大的应用潜力。
图3 整体CFD仿真时间缩短30%-40%
团队介绍
本文通讯作者郭恒杰为西北工业大学动力与能源学院教授、博士生导师。2023年入选国家级青年人才（海外高层次人才引进计划）。研究领域为动力与推进系统中的多相流，主要研究兴趣包括先进喷雾燃烧仿真工具、亚/跨/超临界多相射流理论等。近年来发表高水平学术论文50余篇，其中SCI收录20余篇，累计被引1000余次。主持工信部XX专项、国家自然科学基金等纵向/横向项目。工作入选2020年美国能源部US DRIVE先进燃烧与排放控制方向年度亮点。获得陕西省三秦英才、西北工业大学翱翔海外学者、阿贡国家实验室Impact Argonne Award等荣誉称号。
文章信息
A data-driven phase change model for injection flow modeling
Yanfei Li; Chenxiang Zhao; Song Cheng; Hengjie Guo
Physics of Fluids 36, 083324 (2024)
https://doi.org/10.1063/5.0223244
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