کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This paper establishes a data-driven modeling framework for lean Hydrogen (H2)-air reaction rates for the Large Eddy Simulation (LES) of turbulent reactive flows. This is particularly challenging since H2 molecules diffuse much faster than heat, leading to large variations in burning rates, thermodiffusive instabilities at the subfilter scale, and complex turbulence-chemistry interactions. Our data-driven approach leverages a Convolutional Neural Network (CNN), trained to approximate filtered burning rates from emulated LES data. First, five different lean premixed turbulent H2-air flame Direct Numerical Simulations (DNSs) are computed each with a unique global equivalence ratio. Second, DNS snapshots are filtered and downsampled to emulate LES data. Third, a CNN is trained to approximate the filtered burning rates as a function of LES scalar quantities: progress variable, local equivalence ratio and flame thickening due to filtering. Finally, the performances of the CNN model are assessed on test solutions never seen during training. The model retrieves burning rates with very high accuracy. It is also tested on two filter and downsampling parameters and two global equivalence ratios between those used during training. For these interpolation cases, the model approximates burning rates with low error even though the cases were not included in the training dataset. This a priori study shows that the proposed data-driven machine learning framework is able to address the challenge of modeling lean premixed H2-air burning rates. It paves the way for a new modeling paradigm for the simulation of carbon-free hydrogen combustion systems.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
در این مقاله یک چارچوب مدل سازی داده محور برای میزان واکنش هیدروژن لاغر (H2) برای شبیه سازی بزرگ ادی (LES) از جریان واکنشی آشفته ایجاد شده است.این امر به ویژه چالش برانگیز است زیرا مولکول های H2 بسیار سریعتر از گرما پراکنده می شوند و منجر به تغییرات زیادی در میزان سوزاندن ، بی ثباتی های گرمازا در مقیاس فرعی و فعل و انفعالات پیچیده و شیمیایی آشفتگی می شوند.رویکرد داده محور ما از یک شبکه عصبی حلقوی (CNN) استفاده می کند ، که برای تقریبی نرخ سوزاندن فیلتر شده از داده های LES تقلید شده آموزش دیده است.اول ، پنج شبیه سازی شمع مستقیم شعله H2-AIR از پیش فرض شده مختلف (DNSS) هر کدام با نسبت معادل جهانی منحصر به فرد محاسبه می شوند.دوم ، عکسهای فوری DNS فیلتر شده و برای تقلید از داده های LES فیلتر می شوند.سوم ، یک CNN برای تقریب نرخ سوزاندن فیلتر شده به عنوان تابعی از مقادیر مقیاس LES آموزش داده می شود: متغیر پیشرفت ، نسبت معادل محلی و ضخیم شدن شعله به دلیل فیلتر.سرانجام ، عملکرد مدل CNN بر روی راه حل های آزمایشی که هرگز در طول آموزش دیده نمی شود ، ارزیابی می شود.این مدل با دقت بسیار بالایی نرخ سوزاندن را بازیابی می کند.همچنین بر روی دو پارامتر فیلتر و پایین آمدن و دو نسبت هم ارزی جهانی بین مواردی که در طول آموزش استفاده می شود ، آزمایش می شود.برای این موارد درون یابی ، این مدل حتی اگر موارد در مجموعه داده های آموزش قرار نگیرد ، میزان سوزش را با خطای پایین تقریب می دهد.این یک مطالعه پیشینی نشان می دهد که چارچوب یادگیری ماشین محور داده شده می تواند به چالش مدل سازی نرخ سوزاندن H2-Air بدون پیش فرض باشد.این راه را برای یک الگوی مدل سازی جدید برای شبیه سازی سیستم های احتراق هیدروژن بدون کربن هموار می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
