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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114202618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111545073.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法是由郭珍艳;荣韶华;吴春霞;宋旸;张玉杰;高志山;袁群设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法，包括以下步骤：将有限角度燃烧火焰场投影图的一维投影数据作为输入数据；燃烧火焰场的物理三维结构特征分布作为约束火焰场重建结果的先验知识，将其以正则项引入损失函数；基于该损失函数对残差网络进行训练；通过训练建立优化的残差网络模型，对有限角度燃烧火焰场实现高精度三维重建。本发明构建的残差网络模型能够实现火焰燃烧场在投影角度受限条件下的火焰发射层析三维重建，和传统的代数迭代类算法（ART）重建结果相比，基于物理约束的残差网络模型在角度受限条件下所得到的重建结果具有更高的重建精度，并且在计算时间上具有优越性，重建速率更快。

本发明授权基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理约束的残差网络有限角度燃烧场三维重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过基于相机阵列的火焰发射层析重建装置的M个不同位置的CCD相机采集N帧连续的火焰投影图像，每帧由M个CCD相机同时各采集一幅火焰投影图像构成，N500；提取M×N张火焰投影图像中包含火焰发射强度投影的位置，将该位置对应的同一行投影图的一维投影数据作为输入数据，输入数据的像素大小为h×l，共K张，K≥10000；将输入数据按照8:2的比例分为训练集和测试集；步骤2：根据燃烧火焰场的三维物理结构分布特征，构建三维火焰损失函数；具体如下：步骤2-1、火焰燃烧过程中产生的化学自由基是非负的，自由基的分布均匀而有规律，同时也有边界；燃烧火焰场的三维结构特征分布作为约束火焰场重建结果的先验知识，将先验知识作为正则项引入损失函数；选取的正则项RTV表示三维火焰场的二维分布在X方向和Y方向上所有体素的梯度之和，正则项RTV的最小化表示为 其中，u代表三维火焰燃烧场在X方向和Y方向上的二维分布；n表示三维火焰燃烧场二维分布的体素总数，x代表体素在X方向的序号、y代表体素在Y方向的序号，是三维火焰燃烧场在X方向上的梯度，是三维火焰燃烧场在Y方向上的梯度；式1利用SplitBregman迭代算法进行求解，令中间变量中间变量同时，添加惩罚函数将式1转化为一个非约束的最优化问题： 其中，λ1是控制迭代的松弛因子，bx,by均是添加的惩罚变量；求得 其中，第k次迭代时的叠加变量Sk为 则更新后的正则化项LR为 步骤2-2、将均方根误差引入损失函数：均方根误差LMSE的公式如下 其中，T表示数据总量的大小，U表示预测值，P表示真实值；步骤2-3、三维火焰损失函数Lloss表示为Lloss＝LMSE+λLR7其中λ表示正则化项的权重系数；步骤3：将训练集输入残差网络，同时将火焰层析的重建三维场真实分布的二维横截面作为标签数据输入残差网络，利用损失函数对残差网络进行训练，得到优化的残差网络模型；具体如下：步骤3-1、采用Adam优化算法来优化残差网络的权重参数；步骤3-2、设置批次大小、批次数、学习率；步骤3-3、将训练集输入残差网络，同时将火焰层析的重建三维场真实分布的二维横截面作为标签数据输入残差网络，根据三维火焰损失函数Lloss的收敛速率和函数值，逐步减小学习率后对残差网络进行多次迭代训练，直到残差网络达到设定的迭代次数且三维火焰损失函数Lloss在连续W个周期没有下降时，训练结束，得到残差网络模型，W＞50；步骤4：将测试集输入残差网络模型，随后对残差网络模型预测的二维分布进行三维叠加重建，得到火焰层析三维结构分布。

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