隨著高超聲速推進技術的發(fā)展,超燃沖壓發(fā)動機的關鍵參數(shù)監(jiān)測和狀態(tài)感知需求日益提高,但目前尚未有專門的監(jiān)測體系全面對超燃沖壓發(fā)動機進行參數(shù)監(jiān)測。此外,由于超燃沖壓發(fā)動機的燃燒效率與燃燒室內(nèi)流動燃燒組織過程密切相關,對燃燒室內(nèi)的參數(shù)監(jiān)測更應該關注其場分布�；谝陨蟽牲c,本文構建了超燃沖壓發(fā)動機智能傳感體系來實現(xiàn)對發(fā)動機全面的參數(shù)監(jiān)測,并提出了多項基于深度學習的關鍵技術來實現(xiàn)場分布重建和狀態(tài)感知,進一步對這些關鍵技術進行了應用研究,主要內(nèi)容如下:以超燃沖壓發(fā)動機的多層次結構為基礎,構建了發(fā)動機智能傳感體系,并利用其協(xié)調(diào)匹配特性,進一步構建了智能傳感網(wǎng)絡。通過網(wǎng)絡各層的信息傳輸,實現(xiàn)發(fā)動機運行參數(shù)監(jiān)控、發(fā)動機狀態(tài)變化感知和傳感器失效處理這三類重要功能。提出多項基于深度學習的關鍵技術,對其中的多信息融合技術展開介紹,并將其融入發(fā)動機智能傳感體系。對基于深度學習的燃燒室壁面溫度場重建算法進行應用研究。本算法最初由反卷積網(wǎng)絡構建而成,在仿真數(shù)據(jù)集下能夠?qū)崿F(xiàn)較高精度的壁面溫度場重建,但是重建結果過于平滑,細節(jié)不明顯。進一步采用生成對抗網(wǎng)絡構建壁面溫度場重建算法,結果表明該算法的重建結果能以少量均方誤差為... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

超燃沖壓發(fā)動機結構示意圖

全連接網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡特征提取示意圖

LSTM結構示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于深度學習的稀疏流場處理方法的研究與實現(xiàn)[D]. 熊曄穎.北京郵電大學 2018
[3]基于生成對抗網(wǎng)絡的人臉超分辨率重建及識別[D]. 賈潔.電子科技大學 2018
[4]基于深度學習的信息融合方法研究[D]. 趙彥東.哈爾濱工程大學 2017
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[6]航空發(fā)動機紅外測溫監(jiān)控技術研究與系統(tǒng)設計[D]. 杜欣悅.西南交通大學 2015
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本文編號：3248952