System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法技术_技高网

燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法技术

技术编号:43074623 阅读:7 留言:0更新日期:2024-10-22 14:49
本发明专利技术公开了一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法,包括:利用理论吸收光谱训练神经网络,得到吸收峰值与温度和浓度之间的映射函数;对测量的吸收光谱进行反向寻峰,计算对应的修正系数,通过插值计算得到修正函数,对测量的吸收光谱进行修正得到修正后的吸收光谱;对修正后的吸收光谱进行正向寻峰,得到吸收峰值,利用映射函数得到修正后的吸收光谱对应的等效温度和浓度;选择一定数量的谱线参数作为谱线参数组;建立每条谱线吸收强度与温度、浓度之间的函数关系;应用线性层析重建算法,计算得到各空间位置的温度和浓度,实现空间分布层析测量。本发明专利技术能够基于等效温度和浓度实现宽带吸收光谱的非线性层析测量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于燃烧诊断,尤其涉及一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。


技术介绍

1、吸收光谱层析,是燃烧诊断中常用的温度场和自由基浓度场测量技术之一,作为光学测量方法,具有非侵入式不干扰流场、测温上限高、响应速度快等优势;而且相比于plif(planar laser induced fluorescence,平面激光诱导荧光)、cars(coherent anti-stokes raman scattering,相干反斯托克斯拉曼散射)等其他成像测量技术,具有免标定测量绝对浓度、时间分辨率高、光学访问要求低等优势,且设备成熟成本较低,体积小巧便于集成开发,已成为航空航天、能源动力等领域科学研究的常用诊断技术。

2、宽带吸收光谱,尤其是紫外-可见波段的宽带吸收光谱,由于相比于常用的红外吸收光谱具有强吸收、免受环境吸收和其他分子干扰、高温高压下温度灵敏度高等优势,近几年在燃烧诊断领域也逐渐引起学术界的关注,基于宽带吸收光谱的温度场和oh等自由基浓度场层析测量也同样具有较大的发展潜力和研究价值。但由于宽带吸收光谱受光谱仪展宽非线性效应影响,无法应用传统线性层析算法,基于最小二乘优化的非线性层析算法也面临计算时间过长、难以收敛等问题,目前尚无有效的宽带吸收光谱层析测量方法。已有的基于宽带吸收光谱的温度场重建研究,都基于一些先验条件假设,例如:(1)温度场和浓度场满足轴对称条件,温度和浓度仅与半径位置有关;(2)温度场和浓度场不仅满足轴对称条件,而且与半径位置满足高斯分布的函数关系。这些先验条件假设仅能在实验室理想试验器中满足,无法应用于实际环境中的宽带吸收光谱层析。


技术实现思路

1、针对现有宽带吸收光谱没有有效的层析测量方法、无法实现任意燃烧场的温度和浓度空间分布层析测量的问题,本专利技术的主要目的在于提供一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,能够基于等效温度和浓度实现宽带吸收光谱的非线性层析测量。

2、为了实现上述目的,本专利技术的一个方面提供一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法,包括:

3、步骤s1:利用理论吸收光谱训练神经网络,得到吸收峰值与温度和浓度之间的映射函数;

4、步骤s2:对测量的吸收光谱进行反向寻峰,得到 m个无吸收区取值点,其中, j=1、2、…、 m,计算对应的修正系数,通过插值计算得到修正函数,对测量的吸收光谱进行修正得到修正后的吸收光谱:

5、,

6、步骤s3:对修正后的吸收光谱进行正向寻峰,得到 n个吸收峰值,其中, i=1、2、…、 n,利用所述映射函数得到该修正后的吸收光谱对应的等效温度和浓度;

7、步骤s4:选择一定数量的谱线参数作为谱线参数组,并且设定整体的配分函数,所述谱线参数包括每条谱线的线强度和低态能量;

8、步骤s5:建立每条谱线吸收强度与温度、浓度之间的函数关系为:

9、,

10、步骤s6:应用线性层析重建算法,利用步骤s3中得到的等效温度和浓度以及步骤s5中建立的函数关系,计算得到各空间位置的温度和浓度,实现空间分布层析测量。

11、优选地,所述步骤s6包括:

12、步骤s61:对于每条光路 l上测量的吸收光谱均按照步骤s1~步骤s3提取出各光路的等效温度和浓度;

13、步骤s62:将各光路的等效温度和浓度代入步骤s5中建立的函数关系,得到各光路的谱线吸收强度:

14、,

15、步骤s63:应用线性层析重建算法,由各光路的谱线吸收强度,重建出各空间位置的谱线吸收强度;

16、步骤s64:基于步骤s5建立的函数关系,利用最小二乘拟合,由各空间位置的谱线吸收强度反算出温度和浓度,实现温度和浓度空间分布的吸收层析测量:

17、。

18、优选地,在步骤s1中,通过仿真生成温度600k~3000k范围内最大吸收大于10-5的理论吸收光谱作为训练样本,训练神经网络,形成吸收峰值对于温度和浓度的映射函数:

19、,

20、在步骤s3中,对于最大吸收大于10-5的吸收光谱,由所述映射函数求得等效温度和浓度;对于最大吸收小于10-5的弱吸收光谱,通过乘以比例系数达到最大吸收10-5,再利用所述映射函数求得等效温度和浓度。

21、优选地,在步骤s4中,选择实际谱线数据库中,一定温度下线强度最强的一定数量的谱线作为谱线参数组。

22、优选地,步骤s6中的线性层析重建算法采用自适应代数迭代重建算法。

23、本专利技术的另一个方面提供一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序以实现上述的方法的步骤。

24、本专利技术的又一个方面提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

25、本专利技术的又一个方面提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。

26、根据本专利技术上述方面的燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品,能够基于等效温度和浓度实现宽带吸收光谱的非线性层析测量。

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【技术保护点】

1.一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤S6包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在步骤S1中,通过仿真生成温度600K~3000K范围内最大吸收大于10-5的理论吸收光谱作为训练样本,训练神经网络,形成吸收峰值对于温度和浓度的映射函数:

4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在步骤S4中,选择实际谱线数据库中,一定温度下线强度最强的一定数量的谱线作为谱线参数组。

5.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,步骤S6中的线性层析重建算法采用自适应代数迭代重建算法。

6.一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求 1-5中任一项所述的方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。

8.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种燃烧场温度和自由基浓度空间分布的宽带吸收层析测量方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤s6包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在步骤s1中,通过仿真生成温度600k~3000k范围内最大吸收大于10-5的理论吸收光谱作为训练样本,训练神经网络,形成吸收峰值对于温度和浓度的映射函数:

4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,在步骤s4中,选择实际谱线数据库中,一定温度下线强度最强的一定数量的谱线作为谱线参数组。

5.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨鑫宇蔡静常海涛钱宝健杨永军
申请(专利权)人:中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所
类型:发明
国别省市:

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