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基于深度学习的发射光谱测温系统

  • 技术领域:先进制造
  • 合作方式:合作开发
  • 技术国别:中国
  • 投资规模:面议
  • 应用领域:自动化
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项目简介

针对超声速燃烧室内高温高压高氧化性环境下,传统的接触式测温探头难以稳定长时间工作等问题,提出了精细发射光谱温度测量技术,发明了一种基于深度学习的超声速燃烧室温度测量方法,突破了超声速燃烧室复杂辐射环境下的低信噪比测量技术,实现了无需外加光源的燃烧室光谱温度测量,降低了测量成本,减小了测量装置体积。项目成果获国家发明专利一项。

避免了基于接触式测温无法抵御恶劣的环境以及侵入式测量干扰原流场的问题。同时,基于深度学习的超声速燃烧室温度测量方法需要的设备体积小、对实验环境的要求低,避免了基于吸收光谱的测温手段成本较高、要求一定的工作空间、且对实验台抗震性能要求较高的问题。

投资与收益:

面议(具体合作方式与投资规模可联系洽谈)

技术特征:

单路光谱测温系统尺寸小于75*100*35mm,可将多路集成为光谱测温阵列,实现燃烧温度场测量,测温精度±1%,采样率不小于1000Hz;目前最大测量温度可达2000K,目标最大测量温度5000K。

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