国家自然科学基金(60377037)
- 作品数：18 被引量：345H指数：7
- 相关作者：孙晓刚戴景民李云红孙崐原桂彬更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学西安工程大学哈尔滨理工大学更多>>
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- 相关领域：机械工程电子电信动力工程及工程热物理一般工业技术更多>>
- 一种多光谱高温计无源温区的标定方法研究被引量：5
- 2012年
- 目前,高温测量中,多光谱高温计具有高分辨率与高信噪比的优点,但无源温区(大于3 000℃)标定方法的发展却远滞后于多光谱高温计制造水平,并已严重影响高温计的测量精度和应用范围。为突破高温测量领域中无源温区标定方法的瓶颈,文章提出了一种多光谱高温计无源温区的标定方法。此方法利用已知温度点的多光谱高温计的输出电压U建立了一种基于幂函数的温度-电压(T-U)模型。在此基础上应用导数最小二乘法对模型参数求解,实现对无源温区的标定。理论和实测数据都验证了此方法的有效性与精度。在多光谱高温测量应用的光谱范围(0.4～1.1μm)内,对精度优于3‰,1%和3%的无源温区标定范围做出理论上的划分。
- 孙晓刚孙崐戴景民
- 关键词：高温测量
- 红外高温温度场中非完全温度点重建方法与预测精度的研究被引量：3
- 2015年
- 在高温温度场重建过程中,仍然需要通过温度场的单点温度值来构建整个温度场的温度分布情况。以焊接温度场为例,通过反距离加权法、克里格法和样条函数法三种插值方法,分别对其空间变异和布局进行了分析和重建。结果表明:不同插值方法对预测精度影响不显著,而采样点数量则显著影响了温度场空间分布的重建精度。在温度场重建过程中,25个采样点进行重建是比较适宜的采样数量。将得出的结论与最佳采样公式进行比较,发现使用公式计算的最佳采样数量相对偏低,说明不考虑采样点实际的空间变异情况,仅使用最佳公式得到的采样数量进行温度场的重建会导致重建结果的不准确。
- 张福才孙晓刚
- 关键词：插值方法
- 金属防热瓦温度及发射率的测量被引量：5
- 2007年
- 为了解决金属防热瓦在连续加热过程中热边表面温度和发射率的测量问题，基于多光谱辐射测温的参考温度数学模型，提出了一种数据处理方法。该方法假设材料的光谱发射率在选定的光谱处与温度有近似相同的线性关系，通过处理2个不同温度点处的多光谱测量数据，从而得到防热瓦的真温及光谱发射率。采用多光谱辐射高温计测量了某种防热瓦在900～1300℃的温度范围内的辐射，并进行数据处理。实验结果表明：只要温度估计初值与真实情况的误差在士200℃以内，即可得到较好的计算温度值和计算发射率值，测量不确定度在2％以内。
- 萧鹏孙晓刚戴景民
- 关键词：金属热防护系统发射率
- 一种测量金属熔点温度和法向光谱发射率的多光谱数据处理方法研究被引量：1
- 2007年
- 金属熔点温度和法向光谱发射率数据是国际上对电流脉冲加热技术测量材料热物性参数的关键比对点。针对连续测量金属熔点附近温度的特点,提出了一种新的发射率假设模型,并在此基础上提出了一种新的多光谱高速高温计的数据处理方法。该方法只需使用多光谱高速高温计作为测量装置,通过处理两个不同时刻多光谱高速高温计的测量数据,由计算可同时获知两个时刻的真温及光谱发射率。经对国外的标准铌试样进行了测试,所得数据与国外同行的测量数据进行了比对,具有较好的一致性,实验结果表明,熔点真温计算值与生产者提供的值之差在±20K以内。
- 王青伟萧鹏孙晓刚
- 关键词：脉冲加热发射率
- 测量爆炸火焰真温的多光谱温度计的研制--现场实验与测量精度分析被引量：8
- 2013年
- 研制了可用于大型爆炸现场的、测量爆炸火焰真温的多光谱温度计(量程为800～3 500℃,波长范围为0.6～1.1μm)。测量原理进一步改进,加入亮温逼近法解决了二次测量法初值选取困难的问题,并应用此高温计在空旷场地对3kg TNT炸药爆炸的全过程进行测量。通过实验结果的分析可知,此高温计可以测量爆炸火焰真温变化全过程,对波阵面瞬时温度与燃烧火球温度的测量均具有很好的效果。同时,分析了影响此高温计测量精度的各个因素,得出目前制约多光谱高温计测量精度提高的主要因素仍然为真温算法及标定方法的误差,这为今后研制高精度高温计明确了方向。
- 孙崐孙晓刚于晓洋孙晓明
- 关键词：多光谱TNT测量不确定度
- 两种多光谱高温计无源温区标定方法抗随机误差能力研究被引量：2
- 2013年
- 两种多光谱高温计无源温区标定方法,即依据图形相似性原理的标定方法和依据高温计传递函数的标定方法。为验证两种方法的实用性,通过对黑体辐射出度加入不同大小的随机误差模拟不同测量精度的多光谱高温测量系统,对这两种方法的抗干扰能力进行了研究。实验结果证明,依据图形相似原理的标定方法具有强抗随机误差能力,适用于随机误差较大的测量系统。当随机误差很小时,其精度低于依据传递函数的标定方法,但当随机误差增加到一定范围,其精度远高于后者。基于高温计传递函数的标定方法虽在一定的随机误差范围内具有高的外推标定精度,但抗随机误差能力较弱,适用于随机误差小的测量系统。
- 孙崐孙晓刚于晓洋
- 关键词：高温测量
- 多波长法金属防热瓦表面温度及发射率的测量被引量：4
- 2007年
- 为了解决金属防热瓦在连续加热过程中热边温度和发射率的测量问题,在基于辐射测温的参考温度数学模型的连续测量法中采用了一种新的发射率假设模型,并在此基础上提出了多波长数据处理方法.该方法假设材料的光谱发射率在选定的光谱处与温度有近似相同的线性关系,通过处理两个不同温度点处的多光谱测量数据以得到防热瓦真温及光谱发射率.使用多波长高速高温计测量了某种防热瓦在900～1300℃的温度范围内的辐射,并进行了数据处理.实验结果表明,只要温度估计初值与真实情况的误差在±200℃以内,即可得到较好的计算温度值和计算发射率值,测量不确定度在2%以内,说明此方法是测量金属防热瓦表面温度及发射率的可行方法.
- 萧鹏孙晓刚戴景民
- 关键词：金属热防护系统
- 基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法被引量：25
- 2007年
- 针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5K,BP神经网络为±10K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10K,BP神经网络为±20K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低。说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题。
- 孙晓刚原桂彬戴景民
- 关键词：遗传神经网络遗传算法
- 采用改进的粒子群算法训练CNNE模型被引量：1
- 2007年
- 提出用人工智能算法——粒子群优化算法(PSO)对CNNE模型进行训练,并针对标准粒子群算法易限于局部极小点的局限性,采用了一种带有梯度加速的粒子群算法,通过引入梯度信息来影响粒子速度的更新.为防止陷入局部最优,在群体最优信息陷入停滞时,对部分粒子进行重新初始化,从而保持群体的活性,减小群体陷入局优的可能性.采用粒子群算法训练的CNNE模型较原来的分布式最速下降法而言,在保证精度的前提下,提高了算法的收敛速度,解决了发射率的在线实时测量问题.
- 杨春玲王来朱敏
- 关键词：粒子群
- 目标函数对神经网络光谱发射率模型性能影响的研究
- 2006年
- 针对多光谱辐射测温理论，建立了一种新的激活函数可调的组合神经网络发射率模型（AFT-CNNE模型）用于从辐射能量中分离出发射率和真温，该模型的计算结果与目标函数的选取有很大的关系。选取了几种不同的目标函数，利用分步式最速下降训练算法对AFT-CNNE进行求解。通过仿真实验，得出了绝对值型目标函数对该模型具有比较快的逼近速度和较高的计算精度的结论，并从统计学的角度证明了采用该目标函数的AFT-CNNE模型是实际发射率模型的无偏估计。该性能优良的目标函数的采用为实现发射率的在线测量奠定了基础。
- 杨春玲赵东阳孙晓刚
- 关键词：神经网络发射率优化算法
