一种发动机燃烧室温度场重构方法技术

本发明专利技术公开了一种发动机燃烧室温度场重构方法，包括以下步骤：步骤1、选取发动机实验构型，获得高保真的燃烧室温度场分布数据；步骤2、对所有温度分布数据进行归一化处理并构建重构研究数据集；步骤3、基于U‑net卷积神经网络得到多尺度卷积神经网络模型；步骤4、基于重构研究数据集对多尺度卷积神经网络模型进行训练，得到修正后的多尺度卷积神经网络模型；步骤5、采用少量的温度传感器测量数据输入修正后的多尺度卷积神经网络模型，重构得到高精度的发动机燃烧室二维温度场，并在时空域进行温度场的预测。其解决了现有技术无法从低分辨率温度场中重构得到二维高分辨率温度分布的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于rbcc发动机燃烧状态智能感知与调控，涉及一种发动机燃烧室温度场重构方法.

技术介绍

1、rbcc发动机内的流动与燃烧过程具有流动速度高、混合时间短、反应强度大、燃烧空间受限和波系结构复杂等特点，同时存在亚声速、跨声速和超声速共存的流动结构。为了实现燃料与空气的快速混合、可靠点火和稳定燃烧，通常会在超声速燃烧室中引入支板、凹腔等结构，使发动机的流道形成突扩结构，进而产生剪切流动，增加了湍流燃烧流场的复杂性。对于其内流场燃烧多分区、本质非稳态的特征，对于可能出现的进气道不启动、隔离段激波系失稳和燃烧室熄火等状态，仅依靠传统的压力或温度传感器监测难以满足未来发动机的需求。

2、随着人工智能技术的迅速发展，其强大的数据特征提取及拟合、映射能力让基于数据驱动的流场信息重构有了新的进展。基于深度学习的流场信息重构，其主要是依靠高保真的数值计算数据及地面直连或风洞实验数据对神经网络进行训练，采用少量的传感器测量数据(压力或温度等)作为输入，重构得到高精度的发动机参数场信息，并在时空域进行一定程度的预测，以此为发动机燃烧状态感知与监测、故障诊断本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种发动机燃烧室温度场重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种发动机燃烧室温度场重构方法，其特征在于，所述步骤4中损失函数使用MSE损失函数和SSIM损失函数组合得到的融合损失函数，其基本表现形式为：

3.根据权利要求1所述的一种发动机燃烧室温度场重构方法，其特征在于，基于所述步骤1获得的燃烧室的温度场分布数据，获得多个涡结构的分辨率；所述步骤3中的多尺度卷积神经网络模型中使用的卷积核尺寸如下：

【技术特征摘要】

1.一种发动机燃烧室温度场重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种发动机燃烧室温度场重构方法，其特征在于，所述步骤4中损失函数使用mse损失函数和ssim损失函数组合得到的融合损失函数，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵昊阳，朱韶华，高屹，刘冰，秦飞，何国强，习猛，叶进颖，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：