Representation of chemical kinetics using Artificial Neural Networks for the simulation of turbulent reactive flows

Representation of chemical kinetics using Artificial Neural Networks for the simulation of turbulent reactive flows 2018-03-09T21:13:54+00:00

Project Description

Representación de la cinética química mediante Redes Neuronales Artificiales para la simulación de flujos turbulentos reactivos

En la presente tesis doctoral se ha diseñado un método de representación
de la cinética química de combustión mediante dos tipos de redes neuronales
artificiales: el mapa autoorganizado y el perceptrón multicapa. El método
propuesto consta de dos fases:

  1. División automática del espacio químico mediante el mapa autoorganizado.
  2. Ajuste especializado de la cinética química con un perceptrón en
    cada región del espacio químico.

Las ventajas del método propuesto son unos muy bajos requerimientos
de memoria y de tiempo de cálculo.

El método se ha aplicado en tres contextos:

  1. Reactor parcialmente agitado (método de monte carlo)
  2. Llama prenezclada (método de CFD y PDF)
  3. Llama no premezclada (método ODT).