燃烧反应流体多尺度模拟方法和软件研究

 

 

简介及概览

AISI燃烧研究专注于将燃烧科学、计算流体力学、计算化学与人工智能、高性能计算等学科领域交叉融合发展,发展原创的机器学习辅助燃烧计算方法,搭建开源共享的代码平台、数据库以及标准化工作流,推动燃烧科学计算在航空航天、能源化工等领域的工程应用落地。

研究方向包含数据驱动的基础理论算法、AI模型的学术前沿应用、以及服务于实际工业场景的研发计算。在基础研究方面,目前已与北京大学、上海交通大学、南方科技大学等优势高校建立了深度合作模式;在应用研究方面,与中国航空发动机研究院、东方空间等国内领先的研发机构与企业开展了紧密合作,推动相关产业的研发设计能力升级。

相关研究及特色成果

面向科学领域的下一代人工智能方法的应用核心科学问题,聚焦于宏观复杂流动多尺度建模,开展了从第一性原理分子动力学构建详细化学反应机理,到发动机湍流燃烧模拟的全流程人工智能辅助建模方法研究,关注与传统建模方法的融合,并开发面向新一代超大规模并行的计算方法和程序软件。

【DeepFlame】AI for Science时代的燃烧反应流体开源计算平台

DeepFlame是由AISI燃烧研究团队发起,面向新一代人工智能理论和方法,基于OpenFOAM、Cantera、pyTorch等开源平台,结合异构并行与AI加速器等新一代算力基础设施的燃烧反应流的数值模拟软件。希望结合DeepModeling开源社区的力量,为广大燃烧模拟用户搭建共享代码、算力平台和算例库,尝试改变研究者无代码可用、论文结果难以复现等诸多困局。

基于深度学习的
第一性原理分子动力学模拟用于甲烷燃烧

基于深度学习的
DeePMR方法用于正庚烷机理简化

反应动力学多尺度采样
与ODE加速求解方法

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