在燃气轮机、航空航天、电站锅炉、火箭发动机等核心工业领域，燃烧是决定效率、安全、排放与寿命的关键环节。燃烧不稳定、热声振荡、局部热斑、启停损耗、深度调峰等关键瓶颈，都离不开高精度燃烧仿真的技术支撑。

基于DIMAXER软件，我们正以高阶算法+异构算力+创新燃烧模型，把过去“算不准、算不动、成本高”的燃烧仿真，变成可工程化、可规模化、可数字化的硬核能力，为行业打造革命性的高解析度燃烧仿真解决方案。

燃烧仿真行业趋势

在实际工程需求的驱动下，燃烧仿真正在呈现清晰的发展趋势：

求解规模持续突破：从百万网格向百亿、千亿乃至万亿网格迈进，向着非定常、高并行、大规模、系统级的多场耦合求解演进；

多尺度耦合成为核心挑战：面对湍流微秒级脉动、化学反应纳秒级反应与整机工况秒至小时级的跨尺度鸿沟，行业亟需能同时兼顾时空尺度与化学反应刚性的高效求解方案；

燃烧模型的升级演进：为平衡精度与效率，以FGM为代表的降维查表模型已成主流；同时，行业正推动FGM向高维度、智能化升级，以突破其在复杂工况下的适用性局限。

DIMAXER依托自主技术，融合了创新NN-MDFGM神经网络高维度火焰面模型、独创STE-KEP-FR时空一体高阶精度算法、消费级GPU轻量化算力应用，全面重构燃烧工业场景下的高解析度仿真核心能力。

DIMAXER创新燃烧模型  驱动仿真到智能

相较于传统FGM火焰面模型，NN-MDFGM高维度神经网络火焰面模型实现了全面升级：摆脱传统查表模型维度受限、数据冗余、精度瓶颈等短板，以神经网络拟合复杂燃烧反应规律，适配多变量、大尺度、强耦合流动工况，在大幅压缩存储开销、稳定计算效率的同时，有效提升燃烧化学反应解析精度。

同时，依托DIMAXER高解析度仿真，深度赋能物理AI技术落地，通过海量精细化流场、燃烧场真实工况数据积累与训练，打通数值仿真与智能算法的融合应用，既保障工程仿真的物理真实性与还原度，又为工业燃烧问题的智能计算、工况预测、结构优化提供了全新技术路径。

DIMAXER 高解析度燃烧仿真工程案例

1  液体火箭发动机内外流一体

本案例采用NN-MDFGM神经网络高维度火焰面模型，结合时空扩展通量重构方法，在10张消费级显卡上经5天计算，实现了20亿求解点规模的液体火箭系统级仿真，覆盖燃烧室、喷管与外部流场全域耦合计算，实现对燃烧‑气动协同效应的高分辨率解析。

全域仿真模型（燃烧室+喷管+远场）

温度云图

DIMAXER计算结果实现了从燃烧室内部耦合振荡、喷管高温羽流发展到外流场气动干涉效应的全域高保真捕捉。这不仅能够解析燃料喷射、湍流燃烧所诱发的多源不稳定性（如燃烧振荡、涡脱、激波边界层干扰等），还能预测热负荷在喷管与推力室壁面的时空分布，包括局部热斑、温度梯度及热应力集中区域。

DIMAXER高解析度燃烧仿真可助力设计人员在全工况（尤其可回收动力极端工况）范围内，提前预判稳燃边界与热失效风险，为燃烧室优化、热防护设计及燃烧不稳定抑制提供机理支撑，提升动力系统可靠性与复用安全性。

2  燃气轮机全环燃烧室

全环燃烧室是现代燃气轮机的主流构型，涉及多物理场耦合，多喷嘴干涉等问题。

几何结构（带旋流器的燃烧系统，包括燃烧器和燃烧室）

本算例采用NN-MDFGM神经网络高维度火焰面模型与四阶精度大涡模拟，在10张消费级显卡上完成了20亿求解点的多喷口、强湍流全环燃烧仿真，算力成本国际最低，仅为同行1%。

针对全环燃烧室，DIMAXER对周向强耦合、多喷嘴干涉、非定常热声振荡、联焰与传焰以及出口温度分布（OTDF）均匀性等全环特征问题的系统性研究分析，为揭示整机燃烧机理、评估燃烧室稳定性、预测热负荷与排放提供了直接工程指导。

3  1000MW对冲锅炉仿真

创新NN-MDFGM神经网络高维度火焰面模型是一款普适性气相燃烧模型，可描述氨/氢/甲醇/甲烷/煤/生物质/固废混燃等多元燃料体系，适用于扩散燃烧、预混燃烧及部分预混燃烧等多种燃烧情景。

本算例基于创新NN-MDFGM模型，面向大型电站锅炉典型应用场景，针对该对冲锅炉多排燃料喷口燃烧流动与温度场，用10张消费级显卡计算6天，实现了20亿级求解点的高精度数值模拟。

多排燃料喷口位置处温度云图

DIMAXER可精准解析多喷口对射喷流、强湍流等复杂工况下的燃烧组织与热流演化，揭示复杂火焰结构与多物理场之间的强耦合特性，为工程上识别稳燃边界、抑制热斑风险以及优化喷口布局提供高保真数据支撑。

锅炉整体温度云图

温度云图：锅炉横截面（左）炉膛喷口截面（右）

未来，该模型将可支撑从炉膛燃烧到锅炉+水汽系统的联合仿真，为全国3000+燃煤机组提供面向深度调峰、稳燃边界识别与热斑主动抑制的高保真数据，并用于驱动物理AI指导调峰运行，系统性扩大燃煤机组的安全运行边界。

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