基于机器学习的燃料反应器中气固流动特性预测

工程热物理学报页数： 5 2026-01-15

摘要：气固流动特性是燃料反应器设计与优化的关键参数，直接影响燃料利用效率与系统稳定性。本文基于机器学习对化学链制氢系统中的燃料反应器内部的气固流动特性进行快速预测。通过采集计算流体动力学的模拟结果，构建了机器学习的数据集，采用长短记忆网络进行模型训练与优化，实现了对气固流动特性的高精度预测。结果表明，机器学习模型能够有效捕捉气固流动的复杂非线性关系，大幅降低计算耗时，预测结果与模拟数... （共5页）

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