Нейросетевой подход в моделировании испарения капли жидкого кислорода в атмосфере газообразного водорода

Аннотация

в работе представлен нейросетевой подход к моделированию неравновесного испарения капли жидкого кислорода в атмосфере газообразного водорода. Разработана глубокая нейронная сеть для аппроксимации решений системы трансцендентных уравнений, описывающих квазистационарное состояние газовой смеси в окрестности капли. Использована полносвязная архитектура с четырьмя скрытыми слоями и кусочно-линейной функцией активации. Модель обучена на выборке из 5000 точек, полученных численным решением указанной системы методом fsolve. Входными параметрами служат давление, температура окружающей среды, массовая доля кислорода, температура жидкости и параметр неравновесности. Достигнута высокая точность аппроксимации с коэффициентом детерминации выше 0,99 для числа Пекле, характеризующего массовую скорость испарения, и температуры поверхности капли. Средняя абсолютная ошибка для температуры поверхности составила 1,18 K. Нейросетевая модель обеспечивает ускорение вычислений более чем в 150 раз по сравнению с прямым численным решением при сохранении точности в пределах 3%. Учтено физическое ограничение на критическую температуру кислорода (154,58 K). Показано, что учет неравновесных эффектов увеличивает время жизни капли в 2–5 раз, что необходимо учитывать при проектировании камер сгорания жидкостных ракетных двигателей.