科学家开发一种提前检测飞机发动机燃烧振荡的方法

来自日本理科大学和日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)的研究人员开发了一种新型工具，可以使用机器学习和基于动态系统的方法检测燃烧振荡的征兆，为预测和预防相关的发动机致命损坏提供了新的方法。该研究于2021年10月1日发表在美国航空航天学会（AIAA）杂志第59卷中。

燃油发动机，如飞机发动机，仍然存在被“燃烧振荡”现象造成致命损坏的风险，此时发动机内部的压力波动变大。燃烧室的寿命会受到一种称为“热声燃烧振荡”的现象的限制。当热声振荡变得过大或失控时，会对燃烧室造成致命损坏，从而造成巨大的经济和人员损失。

该项目的负责人Gotoda教授表示，其研究显示，将动力系统理论和机器学习相结合的方法可用于检测多区域燃烧室（例如飞机发动机中的燃烧室）中的预测性燃烧振荡。

该团队在JAXA开发的分级多区域燃烧器中进行了不同燃料流量的燃烧实验。研究人员使用来自这些实验的数据来训练一种称为“支持向量机 (SVM)”的机器学习算法。SVM能够将燃烧分为三种状态——稳定、过渡和燃烧振荡。过渡状态下的压力波动是预测未来燃烧振荡的关键。在过渡状态下，压力波动由小幅度非周期性向大幅度周期性转变。振幅代表波动的大小，而周期性则描述波动的重复性。

这些发现可能会产生深远的影响，为正确及时地预测燃烧振荡铺平道路，有可能挽救数十亿美元和人类生命。

这项研究的结果将大大有助于开发一种提前检测飞机发动机燃烧振荡的方法。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com