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煤粉与生物质热解和燃烧的高精度数值模拟研究
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煤粉与生物质热解和燃烧的高精度数值模拟研究
论文目录
致谢
第1-8页
摘要
第8-10页
Abstract
第10-12页
1 绪论
第24-42页
1.1 前言
第24-25页
1.2 气固两相湍流燃烧的研究现状
第25-37页
1.2.1 实验测量方法
第26-30页
1.2.2 数值模拟方法
第30-37页
1.3 煤粉/生物质燃烧数值模拟子模型的发展
第37-40页
1.3.1 气相燃烧模型
第37-38页
1.3.2 挥发分模型
第38-40页
1.3.3 焦炭燃烧模型
第40页
1.4 本文主要研究内容和结构
第40-42页
2 气固两相湍流燃烧数值模拟方法
第42-56页
2.1 气固两相湍流燃烧的直接数值模拟
第42-45页
2.1.1 气相控制方程
第42-43页
2.1.2 颗粒相控制方程
第43-45页
2.1.3 两相耦合方法
第45页
2.2 气固两相湍流燃烧的大涡模拟
第45-48页
2.3 颗粒相燃烧子模型
第48-51页
2.3.1 挥发分模型
第48-51页
2.3.2 焦炭燃烧模型
第51页
2.4 NOx生成模型
第51-52页
2.5 人工智能方法
第52-56页
2.5.1 人工神经网络
第52-53页
2.5.2 支持向量机
第53-54页
2.5.3 随机森林
第54-56页
3 煤粉高效准确热解模型
第56-89页
3.1 煤粉热解的高效准确拟合模型
第56-64页
3.1.1 研究方法
第56-58页
3.1.2 结果和讨论
第58-64页
3.2 煤粉热解的人工神经网络模型
第64-80页
3.2.1 预测热解速率的神经网络模型
第64-70页
3.2.2 预测热解产物的神经网络模型
第70-80页
3.3 煤粉在脉动气氛下热解的数值模拟
第80-88页
3.3.1 计算方法与设置
第80-82页
3.3.2 结果与讨论
第82-88页
3.4 本章小结
第88-89页
4 生物质高效准确热解模型
第89-125页
4.1 生物质热解的人工智能模型
第89-100页
4.1.1 生物质热解过程的数学描述
第89-91页
4.1.2 样本和方法
第91-92页
4.1.3 结果和讨论
第92-100页
4.2 生物质化学组成以及热值的人工智能模型
第100-114页
4.2.1 预测生物质化学组成的随机森林模型
第100-106页
4.2.2 预测生物质热值的人工智能模型
第106-114页
4.3 生物质定向热解的敏感性分析
第114-123页
4.3.1 生物质热解的数学描述
第115-117页
4.3.2 热解数据的建立
第117-119页
4.3.3 Sobol敏感性分析方法
第119页
4.3.4 结果与讨论
第119-123页
4.4 本章小结
第123-125页
5 煤粉燃烧的直接数值模拟研究
第125-150页
5.1 煤粉滞止火焰的直接数值模拟
第125-137页
5.1.1 计算工况与设置
第126-127页
5.1.2 结果与讨论
第127-137页
5.2 煤粉富氧燃烧的直接数值模拟
第137-148页
5.2.1 计算方法与设置
第137-139页
5.2.2 结果与讨论
第139-148页
5.3 本章小结
第148-150页
6 煤粉与生物质混烧的直接数值模拟
第150-160页
6.1 计算方法与设置
第150-153页
6.2 结果与讨论
第153-159页
6.3 本章小结
第159-160页
7 煤粉燃烧的大涡模拟
第160-169页
7.1 剑桥煤粉火焰的实验介绍
第160-161页
7.2 计算模型与设置
第161-162页
7.3 结果与讨论
第162-168页
7.4 本章小结
第168-169页
8 全文总结与创新点及展望
第169-176页
8.1 全文总结
第169-172页
8.2 主要创新点
第172-173页
8.3 工作展望
第173-176页
参考文献
第176-198页
作者简历
第198-201页
本篇论文共
201
页,
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。
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