Unter Gasturbinenbedingungen üben die aerodynamischen Kräfte einen treibenden Einfluss auf die Zerstäubungsleistung von Flüssigbrennstoffen aus, und wir bemühen uns, das grundlegende Verständnis der beteiligten Prozesse zu erweitern. Zu diesem Zweck sind quantitative Diagnostik und Datenanalyse unverzichtbar. Hier entwickeln wir hochmoderne KI-Erkennungsmodelle weiter, um die experimentellen Daten zu analysieren, Ligamente und Tropfen zu trennen, um den Sprühprozess von der primären Zerstäubung bis zur turbulenten Dispersion abzugrenzen und eine quantitative Beschreibung des Prozesses zu liefern. Die entwickelte Wissensbasis erleichtert eine umfassende Optimierung des Einspritzsystems, um eine hervorragende Zerstäubung zu erreichen. Dies wiederum fördert eine schnelle Verdampfung und Gemischbildung, die entscheidend ist, um Nicht-CO2-Emissionen (NOX und Partikel) des zugehörigen Verbrennungssystems zu reduzieren.
Die entwickelten Modelle werden anschließend mit externen Methoden validiert, um die Genauigkeit der Modelle zu überprüfen. Zudem wird sichergestellt, dass die Modelle in der Lage sind, eine Vielzahl von Fällen vorherzusagen, was eine bessere Generalisierung gewährleistet.
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