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公开(公告)号：CN114528769A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210180557.2
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法及系统，应用多种传感器测量获取的超燃冲压发动机壁面压力数据与图像数据；结合壁面压力数据、隔离段流场结构及燃烧室马赫数分布，形成燃烧模态判定准则，将燃烧模态分为超燃模态、亚燃模态和混合模态；基于燃烧模态判定准则构建燃烧场压力图像数据集，采用深度学习自注意力识别网络，判断燃烧模态，建立基于多信息融合的数据驱动高动态燃烧模态监测与分析方法，避免传统的仅使用单一压力数据造成的信息不足问题；本发明采用多个传感器、CPU平台、GPU平台，搭建超燃冲压发动机燃烧模态智能监测系统，运行超燃冲压发动机燃烧模态智能监测算法，实时检测燃烧模态。
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公开(公告)号：CN114462319A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210181567.8
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N7/08 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种航空发动机燃烧性能主动调控方法及预测模型，包括步骤：S1、针对航空发动机燃烧室结合燃烧组织方法，选择燃油分级、燃烧空气分区的分区分级燃烧方式；S2、结合试验数据的一维预测模型、三维两相数值仿真方法，进行燃烧室试验和计算数据的生成与修正，得到数据集；S3、依据得到的数据集，建立基于多项式混沌克里金模型的燃烧室性能参数预测模型；S4、基于所建立的燃烧室性能参数预测模型，针对航空发动机分级比参数，结合以深度确定性策略梯度DDPG算法为核心的强化学习，训练强化学习智能体，得到最优调控规律；本发明可实时预测燃烧性能，并主动调控油气分布和燃烧流场，保证燃烧室处于综合性能最优状态。
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公开(公告)号：CN118481840A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410661606.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种激波诱导湍流混合增强燃烧智能调控方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、通过CFD数值模拟和地面风洞实验，确定脉冲喷注参数范围；S2、在脉冲喷注参数范围内，构建燃烧室性能数据库；S3、根据燃烧室性能数据库，确定燃烧室最优控制模型；S4、根据燃烧室最优控制模型，确定最优脉冲喷注参数，完成智能调控。本发明通过引入全系数自适应控制来控制燃料喷注装置，一定程度克服了高温和高压下燃油喷注器增益变化而导致的控制失效的问题；同时，实时推理出使燃烧室性能最优的脉冲喷注参数，从而使吸气式发动机能更好的面对不断变化的飞行条件，在全飞行状态下，燃烧室性能达到最优。
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公开(公告)号：CN114492187B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210085953.7
申请日：2022-01-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
Abstract: 本发明提供一种基于仿人自抗扰的超声速燃烧室脉冲喷注控制方法及系统，通过构建超燃冲压发动机燃烧室多目标性能指标的智能预测模型，高效高精度预测燃烧室的推力及总压损失，并通过多目标优化方法，在全包线、全域、全寿命周期内，实时更新满足当前条件下最优性能指标的脉冲喷注的主要调控参数，并通过仿人自抗扰控制算法，对脉冲喷注的参数进行自抗扰控制，在复杂非线性系统及外部环境不确定等因素下，使油气分布可控，进而提升燃烧组织的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119475605A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510072980.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G06F30/15 , G06F30/28 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于超声速流动燃烧技术领域和人工智能领域的交叉融合领域，具体涉及一种知识引导的流场重构及激波串前缘位置检测方法与系统。本发明在超燃冲压发动机燃烧室隔离段内部流场的动态变化预测中，采用知识蒸馏技术将流场重构与物理机理模型相结合，用时间、空间坐标、抽吸参数据作为输入，通过生成的浓缩知识以增强流场重构的准确性。构建了一个前缘位置辨识的深度学习网络模型，精确识别激波串前缘的位置。该方法通过融合物理知识与数据驱动方法，形成了一种新型的多层次信息处理框架，提升了对复杂气动环境中流动特性的适应能力和预测精度。该系统在硬件平台上实现了实时监测功能，为气动设计优化与飞行安全提供了强有力的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114462319B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202210181567.8
申请日：2022-02-25
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N7/08 , G06N20/00 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供一种航空发动机燃烧性能主动调控方法及预测模型，包括步骤：S1、针对航空发动机燃烧室结合燃烧组织方法，选择燃油分级、燃烧空气分区的分区分级燃烧方式；S2、结合试验数据的一维预测模型、三维两相数值仿真方法，进行燃烧室试验和计算数据的生成与修正，得到数据集；S3、依据得到的数据集，建立基于多项式混沌克里金模型的燃烧室性能参数预测模型；S4、基于所建立的燃烧室性能参数预测模型，针对航空发动机分级比参数，结合以深度确定性策略梯度DDPG算法为核心的强化学习，训练强化学习智能体，得到最优调控规律；本发明可实时预测燃烧性能，并主动调控油气分布和燃烧流场，保证燃烧室处于综合性能最优状态。
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公开(公告)号：CN114923695B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202210838772.7
申请日：2022-07-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G01M15/05 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种超燃冲压发动机燃烧不稳定性智能检测方法及系统，利用高速相机和压力传感器获取燃烧室流场图像和壁面压力数据，通过分析燃烧室上下壁面压力数据将燃烧场图像数据的燃烧模式分为稳定与不稳定两种状态，并构建燃烧场状态检测数据集；然后，搭建适用于上述数据集的燃烧状态检测的卷积神经网络模型。此卷积神经网络模型包括两部分，第一部分是以燃烧场图像作为标签，输入上下壁面压力数据到模型中，预测出燃烧室内燃烧场图像；第二部分则是通过预测出的燃烧场图像与对应压力数据对燃烧场状态进行分类。最后，利用训练完成的模型，只输入压力数据即可进行燃烧稳定性的检测，避免了实际飞行过程中发动机携带大重量设备的不可行状况。
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公开(公告)号：CN114923695A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210838772.7
申请日：2022-07-18
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G01M15/05 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明提供了一种超燃冲压发动机燃烧不稳定性智能检测方法及系统，利用高速相机和压力传感器获取燃烧室流场图像和壁面压力数据，通过分析燃烧室上下壁面压力数据将燃烧场图像数据的燃烧模式分为稳定与不稳定两种状态，并构建燃烧场状态检测数据集；然后，搭建适用于上述数据集的燃烧状态检测的卷积神经网络模型。此卷积神经网络模型包括两部分，第一部分是以燃烧场图像作为标签，输入上下壁面压力数据到模型中，预测出燃烧室内燃烧场图像；第二部分则是通过预测出的燃烧场图像与对应压力数据对燃烧场状态进行分类。最后，利用训练完成的模型，只输入压力数据即可进行燃烧稳定性的检测，避免了实际飞行过程中发动机携带大重量设备的不可行状况。
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公开(公告)号：CN114861364A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210596661.X
申请日：2022-05-30
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: G06F30/17 , G06F30/28 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种吸气式发动机进气道流场智能感知和抽吸调控方法，根据实时感知的流场状态对高超声速进气道执行抽吸智能调控，以达到流场状态智能控制的目的，在拓宽发动机运行边界的同时，减少过多流量的损失。在高效率高精度情况下，利用自抗扰控制系统对优化后的抽吸参数进行实时自适应控制。
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公开(公告)号：CN119491783A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202510072897.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所
IPC: F02K7/14 , F02C9/00 , G05B19/042
Abstract: 本发明属于超燃冲压发动机隔离段抽吸控制领域，涉及一种超燃冲压发动机隔离段边界层抽吸控制系统及方法。控制系统包括超燃冲压发动机、模糊控制系统、边界层抽吸系统；模糊控制系统包含壁面压力传感器和设置激波串前缘位置检测算法和模糊控制器的FPGA开发板，边界层抽吸系统包含抽吸箱、抽吸装置和驱动电路，本发明控制器结构简单，算法可靠，利用模糊控制器、壁面压力传感器、激波串前缘位置检测算法实现了超燃冲压发动机隔离段边界层抽吸自适应控制；提出了一个可实际应用的超燃冲压发动机边界层主动抽吸控制系统；所提出的控制系统解决了被动抽吸面临的较高流量损失和抽吸参数固定的问题。
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