燃烧仿真技术教程：燃烧与材料科学中的仿真应用及新材料开发

燃烧仿真技术教程：燃烧与材料科学中的仿真应用及新材料开发1燃烧仿真的基础理论1.1燃烧化学反应机理燃烧是一种化学反应过程，其中燃料与氧气反应生成热能和一系列化学产物。燃烧反应机理的复杂性取决于燃料的类型和燃烧条件。例如，简单燃料如氢气的燃烧反应可以表示为：2然而，对于更复杂的燃料如烃类，反应机理可能涉及数百种不同的化学物种和数千个反应步骤。这些反应包括燃料的裂解、氧化、中间产物的形成和消耗，以及最终产物的生成。1.1.1示例：燃烧反应机理的简化模型假设我们正在研究甲烷（CH4）的燃烧，我们可以使用一个简化的反应机理来模拟这一过程。以下是一个简化的甲烷燃烧反应机理：C在实际的燃烧仿真中，这些反应会被编码到仿真软件中，软件会根据反应速率和燃烧条件动态计算反应的进行。1.2燃烧动力学模型燃烧动力学模型用于描述燃烧反应速率和燃烧过程中的化学变化。这些模型通常基于化学反应速率理论，考虑温度、压力、反应物浓度和催化剂等因素对反应速率的影响。1.2.1示例：Arrhenius定律Arrhenius定律是描述化学反应速率与温度关系的经典动力学模型。其数学表达式为：k其中，k是反应速率常数，A是频率因子，Ea是活化能，R是理想气体常数，T在燃烧仿真中，Arrhenius定律被广泛用于计算不同温度下燃烧反应的速率。1.3燃烧流体力学基础燃烧过程不仅涉及化学反应，还涉及流体动力学，因为燃烧通常发生在流动的气体或液体中。流体力学基础包括对流、扩散、湍流和传热等现象的描述，这些现象对燃烧过程有重要影响。1.3.1示例：Navier-Stokes方程Navier-Stokes方程是描述流体运动的基本方程，对于燃烧仿真中的流体动力学分析至关重要。在不可压缩流体的情况下，Navier-Stokes方程可以表示为：∂其中，u是流体速度，t是时间，ρ是流体密度，p是压力，ν是动力粘度，f是外部力。在燃烧仿真中，Navier-Stokes方程与能量方程和化学反应方程耦合，以全面描述燃烧过程中的流体动力学和热力学行为。1.4结合化学反应和流体力学的燃烧仿真燃烧仿真通常需要将化学反应机理和流体力学模型结合起来，以准确预测燃烧过程。这涉及到解决一系列复杂的偏微分方程，通常使用数值方法如有限体积法或有限元法。1.4.1示例：使用Python进行燃烧仿真下面是一个使用Python和SciPy库进行简单燃烧仿真的示例。这个例子将使用Arrhenius定律和Navier-Stokes方程的简化版本来模拟一个理想化的一维燃烧过程。importnumpyasnp

fromegrateimportsolve_ivp

#定义Arrhenius定律参数

A=1e10#频率因子

Ea=50e3#活化能(J/mol)

R=8.314#理想气体常数(J/(mol*K))

T=300#初始温度(K)

#定义Navier-Stokes方程参数

rho=1.2#密度(kg/m^3)

nu=1.5e-5#动力粘度(m^2/s)

p=101325#压力(Pa)

#定义燃烧反应速率

defreaction_rate(T):

returnA*np.exp(-Ea/(R*T))

#定义一维Navier-Stokes方程的简化版本

defnavier_stokes(t,u):

du_dt=-u*np.gradient(u)/rho+nu*np.gradient(np.gradient(u))+reaction_rate(T)

returndu_dt

#初始条件和边界条件

u0=np.zeros(100)#初始速度分布

t_span=[0,1]#时间跨度

#解决微分方程

sol=solve_ivp(navier_stokes,t_span,u0,method='RK45',t_eval=np.linspace(0,1,100))

#打印结果

print(sol.t)

print(sol.y)这个例子中，我们使用了Arrhenius定律来计算燃烧反应速率，并将其与一维Navier-Stokes方程结合，以模拟燃烧过程中的速度变化。请注意，这只是一个非常简化的示例，实际的燃烧仿真会涉及更复杂的模型和方程。通过结合化学反应机理和流体力学模型，燃烧仿真可以预测火焰的传播速度、燃烧效率、污染物生成以及燃烧过程中的温度和压力分布，这对于设计更高效、更清洁的燃烧系统至关重要。2燃烧仿真软件与工具2.1主流燃烧仿真软件介绍在燃烧仿真领域，有几款软件因其强大的功能和广泛的适用性而备受青睐。这些软件不仅能够模拟燃烧过程，还能分析燃烧效率、污染物排放等关键指标，对于新材料开发和燃烧系统优化至关重要。2.1.1ANSYSFluentANSYSFluent是一款业界领先的流体仿真软件，特别适用于燃烧、传热和化学反应的模拟。它提供了多种燃烧模型，如层流火焰、湍流火焰、非预混燃烧、预混燃烧等，能够处理复杂的燃烧环境。2.1.2STAR-CCM+STAR-CCM+是另一款多功能仿真软件，特别适合于多物理场的燃烧仿真。它能够模拟从微尺度到宏尺度的燃烧过程，包括喷雾燃烧、固体燃料燃烧等，适用于航空航天、汽车和能源等多个行业。2.1.3OpenFOAMOpenFOAM是一个开源的CFD（计算流体动力学）软件包，提供了丰富的物理模型和数值方法，适用于燃烧、传热、流体动力学等领域的研究。对于预算有限的科研机构和学生，OpenFOAM是一个极佳的选择。2.2仿真软件操作指南以ANSYSFluent为例，我们将介绍如何进行基本的燃烧仿真设置。2.2.1网格生成网格生成是燃烧仿真中的关键步骤，它直接影响到计算的准确性和效率。在ANSYSFluent中，网格可以使用ANSYSMeshing或导入从其他网格生成软件创建的网格。#假设使用ANSYSMeshing生成网格

#打开ANSYSMeshing，导入几何模型

#选择合适的网格类型，如六面体网格

#设置网格尺寸和质量控制参数

#生成网格并检查网格质量

#保存网格文件，准备导入ANSYSFluent2.2.2边界条件设置边界条件定义了仿真域的外部环境，对于燃烧仿真，常见的边界条件包括入口、出口、壁面和燃烧源。#在ANSYSFluent中设置边界条件

#打开Fluent，导入网格文件

#在边界条件面板中，选择入口边界

#设置入口速度、温度和燃料浓度

#选择出口边界，设置为压力出口

#对于壁面，设置为绝热或指定温度

#设置燃烧源，定义燃料的注入位置和速率2.2.3物理模型选择在ANSYSFluent中，选择合适的物理模型对于准确模拟燃烧过程至关重要。#在物理模型面板中，启用湍流模型，如k-epsilon模型

#启用能量模型，考虑温度变化

#启用化学反应模型，选择合适的燃烧模型

#如预混燃烧模型或非预混燃烧模型

#设置化学反应的详细参数，如化学反应速率2.2.4运行仿真设置完所有参数后，可以运行仿真并分析结果。#在求解器控制面板中，设置求解器参数

#如时间步长、迭代次数和收敛标准

#点击运行，开始仿真

#仿真完成后，使用后处理工具分析结果

#如温度分布、压力分布和燃烧效率2.3网格生成与边界条件设置网格生成和边界条件设置是燃烧仿真中两个相互关联的重要环节。网格需要足够精细以捕捉燃烧区域的细节，同时边界条件应反映实际燃烧环境的物理特性。2.3.1网格细化策略对于燃烧仿真，网格细化通常集中在火焰区域，以提高计算精度。#在ANSYSMeshing中，使用自适应网格细化

#根据物理量（如温度梯度）自动调整网格密度2.3.2燃烧源边界条件燃烧源的边界条件需要精确设置，以模拟燃料的注入过程。#在边界条件设置中，选择燃烧源边界

#设置燃料的注入速率，如kg/s

#定义燃料的化学组成，如C8H18（辛烷）

#设置燃料的初始温度和压力2.3.3入口边界条件入口边界条件应反映进入燃烧室的流体特性。#设置入口边界的速度，如m/s

#定义入口流体的温度，如K

#设置燃料和氧化剂的混合比例2.3.4出口边界条件出口边界条件通常设置为压力出口，以模拟燃烧产物的排放。#设置出口边界为压力出口

#定义出口压力，如Pa

#可以选择是否考虑反压的影响通过以上步骤，可以使用ANSYSFluent或其他燃烧仿真软件进行基本的燃烧仿真设置。网格生成和边界条件的精确设置是确保仿真结果准确性的关键。在实际操作中，可能需要根据具体问题调整参数，进行多次迭代以优化仿真结果。3燃烧仿真在材料科学中的应用3.1材料燃烧特性的仿真分析在材料科学领域，燃烧仿真技术被广泛应用于研究材料在高温条件下的行为，包括燃烧速率、热释放速率、烟雾生成、有毒气体排放等关键特性。这些特性对于评估材料在火灾中的安全性至关重要。通过使用计算流体动力学(CFD)软件，如AnsysFluent或OpenFOAM，研究人员可以模拟材料燃烧过程，从而预测和优化材料的防火性能。3.1.1示例：使用OpenFOAM进行材料燃烧仿真假设我们有一块聚氨酯泡沫材料，尺寸为1mx1mx0.1m，放置在一个封闭的房间中，房间尺寸为3mx3mx3m。我们将使用OpenFOAM进行燃烧仿真，以分析材料的燃烧特性。准备数据首先，我们需要定义材料的物理和化学属性，包括密度、热导率、比热容、燃烧反应方程式等。这些数据通常可以从材料的制造商或相关文献中获得。编写控制文件在OpenFOAM中，我们需要创建一个控制文件system/controlDict，用于设置仿真参数：//system/controlDict

applicationreactingMultiphaseFoam;

startFromstartTime;

startTime0;

stopAtendTime;

endTime100;

deltaT0.01;

writeControltimeStep;

writeInterval10;

purgeWrite0;

writeFormatascii;

writePrecision6;

writeCompressionoff;

timeFormatgeneral;

timePrecision6;

runTimeModifiabletrue;设置边界条件接下来，我们需要在constant/polyMesh目录下定义几何形状，并在0目录下设置初始和边界条件。例如，对于房间的边界条件，我们可以设置为：//0/p

dimensions[02-20000];

internalFielduniform0;

boundaryField

{

roomWalls

{

typezeroGradient;

}

roomFloor

{

typezeroGradient;

}

roomCeiling

{

typezeroGradient;

}

roomInlet

{

typefixedValue;

valueuniform0;

}

roomOutlet

{

typepressureInletOutletVelocity;

valueuniform0;

}

}运行仿真使用以下命令运行仿真：reactingMultiphaseFoamsystem/controlDict分析结果仿真完成后，我们可以使用ParaView等可视化工具来分析结果，包括温度分布、气体浓度、火焰传播等。3.2燃烧过程对材料性能的影响燃烧过程不仅影响材料的物理性能，如强度、硬度、热稳定性，还可能改变其化学组成，导致材料性能的显著变化。例如，某些材料在燃烧后可能会形成保护层，减少热传递，从而提高其防火性能。另一方面，燃烧也可能产生腐蚀性气体，损害材料的结构完整性。3.2.1示例：分析燃烧后材料的热稳定性假设我们已经完成了上述聚氨酯泡沫材料的燃烧仿真，现在需要分析燃烧后材料的热稳定性。我们可以通过提取仿真结果中的温度分布数据，使用Python进行后处理分析。Python代码示例importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取OpenFOAM输出的温度数据

data=np.loadtxt('postProcessing/sets/100.000000/T.dat')

#提取温度数据

temperature=data[:,1]

#绘制温度分布图

plt.figure()

plt.hist(temperature,bins=50)

plt.title('燃烧后材料的温度分布')

plt.xlabel('温度(°C)')

plt.ylabel('频率')

plt.show()通过上述代码，我们可以生成燃烧后材料的温度分布图，从而评估其热稳定性。3.3仿真结果的后处理与分析燃烧仿真的结果通常包括大量的数据，如温度、压力、气体浓度、火焰传播速度等。这些数据需要通过后处理软件或编程语言进行分析，以提取有意义的信息。常见的后处理工具包括ParaView、EnSight，而Python和MATLAB则常用于编写自定义的后处理脚本。3.3.1示例：使用Python分析火焰传播速度假设我们已经完成了材料燃烧的仿真，现在需要分析火焰的传播速度。我们可以从OpenFOAM的输出中提取火焰前沿的位置数据，并使用Python进行分析。Python代码示例importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取火焰前沿位置数据

data=np.loadtxt('postProcessing/sets/*/T.dat')

#提取时间戳和火焰前沿位置

time=data[:,0]

flame_front=data[:,2]

#计算火焰传播速度

flame_speed=np.gradient(flame_front,time)

#绘制火焰传播速度随时间变化的图

plt.figure()

plt.plot(time,flame_speed)

plt.title('火焰传播速度随时间变化')

plt.xlabel('时间(s)')

plt.ylabel('火焰传播速度(m/s)')

plt.show()通过上述代码，我们可以生成火焰传播速度随时间变化的图，从而评估材料的燃烧特性。以上示例展示了如何使用OpenFOAM进行材料燃烧特性的仿真分析，以及如何使用Python进行后处理和结果分析。这些技术在材料科学领域，特别是在新材料的开发和优化中，起着至关重要的作用。4新材料开发与燃烧仿真4.1基于仿真的新材料设计策略4.1.1理论基础在新材料开发中，燃烧仿真技术扮演着至关重要的角色。它通过预测材料在燃烧条件下的行为，帮助研究人员在实验前优化材料性能，减少实验成本和时间。基于仿真的设计策略主要依赖于计算流体动力学(CFD)和化学反应动力学模型，这些模型能够模拟燃烧过程中的热传递、流体流动和化学反应。4.1.2实践应用示例：使用OpenFOAM进行燃烧仿真OpenFOAM是一个开源的CFD软件包，广泛用于燃烧仿真。下面是一个使用OpenFOAM进行燃烧仿真，以优化新材料性能的示例。#设置仿真参数

$foamDictionary-dictconstant/thermophysicalProperties-entryfuel-value"nHeptane"

#创建网格

$blockMesh

#初始化场变量

$setFields

#运行仿真

$simpleFoam

#后处理和结果分析

$foamToVTK-case<caseName>

$paraview<caseName>.vtk在上述代码中，foamDictionary用于修改仿真参数，blockMesh创建计算网格，setFields初始化场变量，simpleFoam运行仿真，最后foamToVTK和paraview用于后处理和结果可视化。4.1.3数据样例假设我们正在研究一种新型燃料的燃烧性能，其主要成分是庚烷(nHeptane)。在OpenFOAM的constant/thermophysicalProperties文件中，我们可以定义燃料的热物理性质：fuel

{

specie

{

nMoles1;

molWeight100;//单位:kg/kmol

}

thermodynamics

{

CpCoeffs[1,0,0,0,0,0,0]

{

1.626e+04,//单位:J/(kgK)

-1.122e+02,

2.070e-01,

-1.134e-04,

2.180e-08,

-1.411e-12,

1.650e+05;//单位:J/kg

}

Hf0;//单位:J/kg

Sf0;//单位:J/(kgK)

}

transport

{

typeNewtonian;

mu1.812e-05;//单位:Pas

Pr0.7;

}

}4.1.4解释上述数据定义了庚烷的热物理性质，包括摩尔质量、比热容、焓、熵、动力粘度和普朗特数。这些参数是燃烧仿真中计算能量平衡和流体动力学行为的基础。4.2新材料的燃烧性能优化4.2.1原理燃烧性能优化涉及调整材料的化学组成和物理结构，以提高燃烧效率、降低排放和增强热稳定性。这通常需要通过仿真来预测不同条件下材料的燃烧特性，然后根据仿真结果进行材料设计的迭代优化。4.2.2实践应用示例：使用机器学习预测材料燃烧性能机器学习技术可以用于预测材料在不同条件下的燃烧性能，从而指导材料的优化设计。以下是一个使用Python和scikit-learn库进行材料燃烧性能预测的示例：#导入必要的库

importpandasaspd

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#加载数据

data=pd.read_csv('material_burning_data.csv')

#定义特征和目标变量

X=data[['composition','density','porosity']]

y=data['burning_rate']

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#创建随机森林回归模型

model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)

#训练模型

model.fit(X_train,y_train)

#预测测试集

y_pred=model.predict(X_test)

#计算预测误差

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(f'MeanSquaredError:{mse}')4.2.3解释在这个示例中，我们使用随机森林回归模型预测材料的燃烧速率。数据集material_burning_data.csv包含了材料的化学组成、密度、孔隙率等特征，以及对应的燃烧速率。通过训练模型，我们可以预测新材料的燃烧性能，从而指导材料的优化设计。4.3仿真驱动的材料创新案例研究4.3.1案例分析示例：开发高效燃烧催化剂开发高效燃烧催化剂是燃烧仿真与新材料开发结合的一个典型应用。通过仿真，研究人员可以预测催化剂在燃烧过程中的活性和稳定性，从而指导催化剂的设计和优化。以下是一个使用DFT(密度泛函理论)进行催化剂活性预测的案例研究：#使用VASP进行DFT计算

$vasp_std

#分析计算结果

$catvasprun.xml|grep"energywithoutentropy">energy.txt

$catvasprun.xml|grep"fermienergy">fermi.txt

#后处理数据

$pythonpost_process.pyenergy.txtfermi.txt4.3.2解释在这个案例中，我们使用VASP软件进行DFT计算，以预测催化剂的活性。vasp_std命令运行VASP计算，catvasprun.xml|grep命令用于从计算输出中提取能量数据。最后，post_process.py脚本用于后处理数据，分析催化剂的活性和稳定性。通过上述仿真驱动的材料创新案例，我们可以看到，燃烧仿真不仅能够预测材料的燃烧性能，还能够指导新材料的设计和优化，从而推动材料科学的发展。5高级燃烧仿真技术5.1多尺度燃烧仿真方法多尺度燃烧仿真方法是燃烧仿真领域的一项前沿技术，它结合了不同尺度的物理模型，从微观的化学反应动力学到宏观的流体动力学，以更全面地理解燃烧过程。这种方法对于开发新材料尤其重要，因为它可以帮助预测材料在燃烧条件下的行为，从而优化材料设计。5.1.1原理多尺度仿真通常涉及三个主要尺度：微观、介观和宏观。微观尺度关注化学反应的细节，包括反应速率、反应路径和分子间相互作用。介观尺度则考虑颗粒或小团簇的动态，而宏观尺度关注的是整体燃烧过程的流体动力学特性。通过在这些尺度之间建立联系，多尺度仿真能够提供燃烧过程的多维度视角。5.1.2内容微观尺度模型：使用量子化学计算，如密度泛函理论（DFT），来预测化学反应的速率和路径。例如，计算燃料分子与氧气分子之间的反应能垒。介观尺度模型：采用蒙特卡洛方法或分子动力学模拟，研究燃料颗粒在燃烧环境中的行为。这包括颗粒的扩散、碰撞和反应。宏观尺度模型：使用计算流体动力学（CFD）软件，如OpenFOAM，来模拟燃烧过程中的流体流动和热量传递。这有助于理解燃烧火焰的传播和燃烧效率。5.1.3示例假设我们使用OpenFOAM进行宏观尺度的燃烧仿真，下面是一个简单的OpenFOAM案例设置，用于模拟甲烷在空气中的燃烧。#创建案例目录

mkdirmethaneAirCombustion

cdmethaneAirCombustion

blockMeshDict>system/blockMeshDict

#编辑blockMeshDict文件

nanosystem/blockMeshDict

#blockMeshDict文件内容示例

convertToMeters1;

vertices

(

(000)

(100)

(110)

(010)

(001)

(101)

(111)

(011)

);

blocks

(

hex(01234567)(101010)simpleGrading(111)

);

edges

(

);

boundary

(

inlet

{

typepatch;

faces

(

(0154)

);

}

outlet

{

typepatch;

faces

(

(2376)

);

}

walls

{

typewall;

faces

(

(1265)

(0473)

(0132)

);

}

);

mergePatchPairs

(

);

#运行blockMesh

blockMesh这个例子中，我们定义了一个简单的立方体几何，其中包含入口、出口和壁面边界条件。通过运行blockMesh命令，我们可以生成网格，为后续的燃烧仿真做准备。5.2燃烧仿真中的不确定性量化不确定性量化（UQ）在燃烧仿真中至关重要，因为它帮助我们理解模型参数、初始条件或边界条件的不确定性如何影响仿真结果。这对于新材料的开发尤其重要，因为新材料的性能可能对燃烧条件非常敏感。5.2.1原理不确定性量化通常涉及统计方法和敏感性分析。统计方法如蒙特卡洛模拟可以用来估计参数不确定性对结果的影响。敏感性分析则帮助识别哪些参数对结果影响最大，从而指导实验设计和模型改进。5.2.2内容参数不确定性：识别模型中参数的不确定性，如反应速率常数、扩散系数等。蒙特卡洛模拟：通过随机抽样参数值，运行多次仿真，以评估结果的统计分布。敏感性分析：使用偏导数或全局敏感性分析方法，如Sobol指数，来量化参数对结果的影响程度。5.2.3示例使用Python进行蒙特卡洛模拟，以评估反应速率常数的不确定性对燃烧温度的影响。importnumpyasnp

importmatplotlib.pyplotasplt

#反应速率常数的真值和不确定性

k_true=1.0e6#假设的真值

k_sigma=0.1e6#不确定性

#生成蒙特卡洛样本

num_samples=1000

k_samples=np.random.normal(k_true,k_sigma,num_samples)

#燃烧温度计算函数

defcalculate_burning_temperature(k):

#假设的燃烧温度计算公式

T=1000/(1+1e-6/k)

returnT

#计算燃烧温度

T_samples=np.array([calculate_burning_temperature(k)forkink_samples])

#绘制结果分布

plt.hist(T_samples,bins=50,alpha=0.7,color='blue')

plt.xlabel('燃烧温度(K)')

plt.ylabel('频率')

plt.title('反应速率常数不确定性对燃烧温度的影响')

plt.show()在这个例子中，我们首先定义了反应速率常数的真值和不确定性。然后，我们生成了1000个蒙特卡洛样本，并使用一个假设的燃烧温度计算公式来评估这些样本对燃烧温度的影响。最后，我们绘制了燃烧温度的分布图，以直观地展示不确定性的影响。5.3燃烧仿真与机器学习的结合机器学习在燃烧仿真中的应用日益广泛，它可以帮助加速仿真过程，提高预测精度，甚至发现新的燃烧机理。5.3.1原理机器学习模型，如神经网络，可以被训练来预测燃烧过程中的关键参数，如温度、压力和化学物种浓度。这些模型通常基于大量的仿真数据进行训练，以学习燃烧过程的复杂模式。5.3.2内容数据驱动模型：使用历史仿真数据训练机器学习模型，以预测燃烧过程中的关键参数。代理模型：开发机器学习代理模型，以减少计算流体动力学（CFD）仿真中的计算时间。模式识别：利用机器学习进行模式识别，以发现燃烧过程中的新现象或机理。5.3.3示例使用Python的scikit-learn库训练一个线性回归模型，以预测燃烧温度。fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

#假设的训练数据

X=np.random.rand(100,1)#反应速率常数

y=1000/(1+1e-6/X)#燃烧温度

#划分训练集和测试集

X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=42)

#训练线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(X_train,y_train)

#预测测试集的燃烧温度

y_pred=model.predict(X_test)

#计算预测误差

mse=mean_squared_error(y_test,y_pred)

print(f'MeanSquaredError:{mse}')

#绘制预测结果与实际结果的比较

plt.scatter(X_test,y_test,color='blue',label='实际数据')

plt.scatter(X_test,y_pred,color='red',label='预测数据')

plt.xlabel('反应速率常数')

plt.ylabel('燃烧温度(K)')

plt.legend()

plt.show()在这个例子中，我们首先生成了假设的训练数据，其中包含反应速率常数和对应的燃烧温度。然后，我们使用scikit-learn的LinearRegression模型进行训练，并评估了模型在测试集上的预测性能。最后，我们绘制了预测结果与实际结果的比较图，以直观地展示模型的预测能力。通过这些高级燃烧仿真技术，我们可以更深入地理解燃烧过程，为新材料的开发提供科学依据。6燃烧仿真项目实践6.1项目规划与目标设定在启动燃烧仿真项目之前，项目规划与目