基于小样本代理模型的微混合氢燃烧室多目标优化设计与低NOx排放模式研究

针对航空领域氢燃烧室高维参数耦合优化难题，上海交通大学团队提出基于高斯过程回归的小样本代理模型优化方法，通过4轮迭代将NOx排放预测误差降至9.08%，仅用68个样本即获得17组满足NOx<2.5ppm、总压恢复系数η>0.95的优化方案，并揭示三种低排放燃烧模式，为氢能航空发动机设计提供新范式。

　　

在全球航空业面临碳减排压力的背景下，氢燃料因其零碳排放特性成为替代传统航油的热门选择。然而氢燃烧存在一个"甜蜜的烦恼"——其高达2800K的绝热火焰温度虽能提升热效率，却会生成大量氮氧化物(NO_x)，这种物质不仅是酸雨前体，还会加剧臭氧层损耗。更棘手的是，现有微混合燃烧技术虽通过缩小燃料-空气混合尺度降低NO_x，但涉及氢喷嘴直径、导流板尺寸等数十个几何参数，传统试错法优化成本极高。这就像要在多维迷宫中寻找最优路径，而每次CFD模拟都需耗费数小时计算资源。

上海交通大学的研究团队在《International Journal of Hydrogen Energy》发表的论文中，创新性地将机器学习与燃烧动力学相结合。他们采用高斯过程回归(GPR)构建代理模型，结合多目标优化算法，仅用68个样本点就筛选出17组满足NO_x<2.5ppm且总压恢复系数η>0.95的优化方案，较传统方法节省90%计算成本。研究过程中运用了Halton序列采样、Realizable k-ε湍流模型等技术，并通过网格独立性验证确保结果可靠性。

【数值模型】
采用ANSYS Fluent 22.1进行仿真，忽略Soret效应以平衡精度与效率。通过剪切层稳定性分析确认，当网格数超过280万时NO_x预测误差<3%，最终采用该分辨率网格。

【多目标优化分析】
在5维设计空间中，初始40个Halton采样点经4轮自适应迭代后，代理模型决定系数R²提升至0.966。特别发现导流板高度与燃烧室高度的比值显著影响流场结构：当该比值<0.3时形成独立燃烧模式，NO_x生成量最低但燃烧效率仅92%；比值在0.3-0.5区间产生弱耦合模式，方案占比达63%；比值>0.5时出现强耦合模式，虽NO_x达2.3ppm但仍优于约束值。

【结论与意义】
该研究首次系统阐释了微混合氢燃烧室的三模态特性：独立燃烧模式因停留时间短导致燃烧不完全；弱耦合模式通过内外回流区部分交互实现排放-效率平衡；强耦合模式虽NO_x较高但仍在限值内。工程价值在于：（1）建立小样本优化框架，为其他高维燃烧问题提供方法论参考；（2）揭示几何参数与流场耦合机制，指导燃烧室模块化设计；（3）验证氢燃料在航空领域应用可行性，其2.5ppm的NO_x排放水平较传统燃烧降低80%。正如A. Haj Ayed团队曾指出的，这项研究将微混合燃烧技术向工程化应用推进了关键一步。