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基于深度学习的甲烷高压射流湍流燃烧火焰图像处理方法研究
文献摘要：
基于定容弹开展了高压天然气(甲烷)射流燃烧光学测试,并分别运用深度学习方法和边缘检测算法进行了图像处理.对比结果表明,由于图像中存在射流、火焰差异大的图像识别目标,边缘检测算法无法较好识别射流和火焰,该算法适合于单一目标的火焰图像处理.深度学习方法可识别射流湍流燃烧火焰轮廓,有效地获得射流湍流燃烧火焰前锋面发展位移及火焰传播速度,该方法适用于多个目标的火焰图像处理.根据深度学习图像处理结果表明:当高压甲烷射流接触预燃球形火焰时,火焰由稳定层流速度(<3m/s)快速上升,最大火焰传播速度高达300 m/s,形成湍流火焰,火焰沿射流方向快速向前发展,火焰面积增加.随着射流和点火时间间隔的增加,最大火焰传播速度线性下降.
文献关键词：
深度学习;图像分割;甲烷;高压射流;湍流火焰
中图分类号：
作者姓名：
石磊;雷艳;梁晓杰;林琛;王磊;王晓艳;周定武
作者机构：
潍柴动力股份有限公司 内燃机可靠性国家重点实验室,潍坊 261061;北京工业大学 汽车工程系,北京 100124;湖南汽车工程职业学院,长沙 412001
文献出处：
引用格式：
[1]石磊;雷艳;梁晓杰;林琛;王磊;王晓艳;周定武-.基于深度学习的甲烷高压射流湍流燃烧火焰图像处理方法研究)[J].内燃机工程,2022(04):22-30
A类：
球形火焰
B类：
高压射流,湍流燃烧,燃烧火焰,火焰图像,定容弹,弹开,高压天然气,射流燃烧,烧光,光学测试,深度学习方法,边缘检测算法,图像识别,火焰前锋,锋面,展位,火焰传播速度,处理结果,层流,3m,快速上升,大火,湍流火焰,点火,时间间隔,图像分割
AB值：
0.281714
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