文献类型：会议

作　　者：郭玉杰 章思龙 李欣 鲍文

作者单位：哈尔滨工业大学能源科学与工程学院先进动力研究所

基　　金：国家自然科学基金（51806049）

会议文献：第七届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十三届技术交流会论文集（第三册）

会议名称：第七届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十三届技术交流会

会议日期：20230510

会议地点：中国江苏苏州

出版日期：20230510

语　　种：中文

摘　　要：本研究提出了一种微小再生冷却通道内流量分配状态的监测手段,以解决传统流量测量手段无法直接监测微小并联通道内流量分配状态的问题。为此,基于计算流体力学技术和深度学习技术,对并联通道内流量智能监测方法进行了深入研究。首先,利用计算流体力学技术建立数据库,并训练燃烧室壁面温度场反演卷积神经网络模型(TRCNN,Temperature Reconstruction Convolution Neural Network),实现了从传感器测点数据到温度场的数据重构;其次,建立再生冷却通道内流量反算卷积神经网络模型(MICNN,Mass Inverse Convolution Neural Network),实现了从温度场数据到并联通道内流量的反算。经过训练,得到的模型误差损失函数小于0.001,TRCNN模型绝对误差小于15K,相对误差小于5%。MICNN模型绝对误差小于0.03g/s,相对误差低于3%。TRCNN和MICNN模型的联合使用,实现对微小并联通道内流量分配状态的智能感知。

关 键 词：并联通道  温度场 流量分布  冷却通道  流量分配  智能监测 绝对误差  壁面温度 数值计算过程  碳氢燃料 再生冷却  

分 类 号：V235.21]