【数据分析】基于机器学习增强策略对燃烧不稳定预测进行不确定性量化附matlab代码
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🔥 内容介绍
燃烧系统的热声行为可通过亥姆霍兹求解器或网络模型等声学工具进行数值模拟，这些模型需与火焰动态响应模型耦合。在此框架下，火焰对流动扰动的响应可通过有限脉冲响应（FIR）模型描述，该模型可通过系统辨识从大涡模拟（LES）时间序列中推导得出。然而，由于辨识过程的统计特性、低信噪比或时间序列有限长度等因素，所估计的FIR模型必然存在不确定性。因此，可靠热声稳定性分析的关键步骤在于量化FIR模型不确定性对热声模态增长率的影响。该领域涉及两个实际问题：首先，如何高效地将FIR模型中的不确定性传递至系统模态增长率——这本质上是一个高维不确定性量化（UQ）问题；其次，由于较长的计算流体动力学（CFD）模拟时间通常会导致FIR模型辨识不确定性降低，如何确定获得满意置信度所需的CFD模拟时长？为解决这两个问题，本研究采用了一种称为“主动子空间方法（ASA）”的降维 UQ 方法。针对第一个问题，采用ASA方法利用原始系统的低维近似，从而实现加速 UQ 分析。与蒙特卡洛分析结果的高度吻合验证了该方法的准确性。针对第二个问题，提出了一种基于ASA的流程，可作为终止CFD模拟的判定依据。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
clear
clc
load 'eigenvalue_70'
figure(1)
semilogy(16:-1:1,diag(D)/D(end,end),'k*','MarkerSize',10,'LineWidth',1.2)
xlabel('Index','FontSize',14)
ylabel('Eigenvalue','FontSize',14)
ca = gca;
ca.FontSize = 14;
grid on
fig = gcf;
fig.PaperPositionMode = 'auto';
print('EigenValue_B','-dtiff','-r800')
🔗 参考文献
[1]聂若翀.基于机器学习的指数增强量化策略设计[D].商务部国际贸易经济合作研究院,2022.