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融合发射率预识别和白鲨优化算法的高温表面温度场多光谱测量方法 被引量：1
1
作者 张正军 黄益智 +3 位作者 刘艳 张彪 徐祥 许传龙 《航空学报》 北大核心 2025年第16期45-58,共14页
多光谱测温技术在燃气轮机的涡轮叶片、燃烧室等高温部件表面温度测量领域有着广泛应用。然而,缺乏被测目标先验发射率信息,多光谱测温技术常产生较大误差,限制了该技术的实际应用。为此,提出了一种融合发射率预识别的燃气轮机高温部件... 多光谱测温技术在燃气轮机的涡轮叶片、燃烧室等高温部件表面温度测量领域有着广泛应用。然而,缺乏被测目标先验发射率信息,多光谱测温技术常产生较大误差,限制了该技术的实际应用。为此,提出了一种融合发射率预识别的燃气轮机高温部件表面多光谱温度反演方法,该方法将欠定的辐射方程求解问题转化为目标函数的约束优化问题。首先基于灰体假设耦合广义逆矩阵法,获得发射率的取值范围,将其作为约束条件加入目标函数。进一步利用白鲨优化算法,实现发射率约束后目标函数的高精度温度求解。对不同温度下,6种不同的发射率模型的高温壁面开展了数值模拟,讨论了所提出算法参数的取值,并研究了其温度重建性能。最后,开展了高温壁面温度测量实验研究。数值模拟结果表明,800~1 000 K温度下,温度反演最大误差1.95%。在实验室条件下,测温结果与热电偶的最大偏差为2.01%,验证了融合发射率预识别和白鲨优化算法的表面温度场多光谱测量方法具有较高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 多光谱测温 发射率 预识别 温度 白鲨优化算法
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