论文摘要
固体火箭发动机热试验时,温度测量在总的测量工作中占有重要地位。通过对火箭发动机喷口火焰温度的定性或定量测定,对于观察和分析发动机的燃烧过程、燃烧流场和燃烧产物的内在特性,建立合理的燃烧模型、进行精确的计算机模拟分析都有着重要的指导作用;可以对喉衬材料的选取、推进剂配方的研究、改善药柱设计、增加比冲的研究具有重要的意义。应用神经网络技术研究固体火箭尾焰真温测量,对于提高我国火箭发动机尾焰温度诊断水平;对科学确定火箭的使用寿命有着重大的战略意义和现实巨大的经济价值。多光谱辐射测温需要解决目标的辐射量和真温之间的非线性映射关系。本文以神经网络的强大的学习功能和卓越的输入输出映射特性在多变量函数上的逼近功能应用于多光谱多波长测温上,处理火焰的测量存在的非线性关系,克服了以往需要假设发射率与波长函数关系以及光导纤维分光、干涉滤光片限定的工作波长和受光谱发射率影响的缺点,可用于自动识别大多数工程材料的真温及光谱发射率,大大提高了温度测量的准确性。
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