Multi-fidelity Bayesian optimization framework for CFD-based non-premixed burner design

doi:10.1016/j.rineng.2026.112628

Multi-fidelity Bayesian optimization framework for CFD-based non-premixed burner design

2026-08-26

0

OA

AI

P

Patrick Souza Lima *

P

Paulo Roberto Santana dos Reis

A

Alex Álisson Bandeira Santos

E

Ehecatl Antonio del Rio‐Chanona

I

Idelfonso B. R. Nogueira

DOI：10.1016/j.rineng.2026.112628

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

• 网格单元尺寸作为与几何形状并列的连续保真度输入。 • 成本感知型qNEI获取自适应平衡分辨率和计算时间。 • MF-BO产生最佳验证的燃烧器设计：T_m=1553 K，NOx<2e-6（全CFD保真度）。 • GP代理模型在20次迭代中收敛；反应器长度l是主要变量。 • MF试验（740分钟）与SF基线（2715分钟）：节省73%的经验墙钟时间。

Keyword:

Bayesian optimization

CFD

Non-premixed combustion

NOx

Multi-fidelity Bayesian optimization framework for CFD-based non-premixed burner design

摘要

期刊

机构

引用论文