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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：一种用于涡轮盘温度场反演的稀疏传感器布局优化方法，该方法通过有限元仿真以等时间间隔采样获得涡轮盘温度场随时间演化的快照数据，并将其构建为结构化张量数据，然后通过高阶张量分解构建降阶模型，随后通过张量纤维‑枢轴正交三角分解获得优化传感器布局，最后基于张量压缩感知方法实现涡轮盘温度场的精确重构。本发明通过对涡轮盘温度场的物理信息进行捕捉，构建准确的降阶模型，解决了使用有限的稀疏传感器布局难以实现准确的涡轮盘温度场反演的问题，在大型旋转热力机械热端部件表面温度场测量领域具有广阔的应用前景。
主权项：1.一种用于涡轮盘温度场反演的稀疏传感器布局优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A：在不同运行状态下对涡轮盘热力参数随运行时间演化的趋势进行仿真计算，以等时间间隔dt对涡轮盘表面的温度场信息进行采样得到温度场时间快照数据，将其保存为包含离散的非结构化网格点坐标及对应温度数值信息的二进制数据序列化格式；步骤B：将各工况的温度场信息分别处理为张量数据格式的张量数据；步骤C：对所有所述张量数据依次执行高阶奇异值分解，分解得到核心张量及模态矩阵；步骤D：根据得到的多个核心张量及模态矩阵构建涡轮盘的温度场随时间演化的动力系统的降阶模型，得到用于涡轮盘温度场重构的字典张量A；步骤E：对所述字典张量A执行张量纤维-枢轴正交三角分解，得到置换矩阵P及优化的传感器布局；步骤F：通过试车试验按照优化的传感器布局安装或有限元仿真设置虚拟传感器的方式，获得对应安装位置上的涡轮盘表面温度测量值，并将其值替换至置换矩阵P中对应索引位置，得到测量矩阵并且||Y||0＝N；步骤G：根据字典张量A和测量矩阵Y，使用张量压缩感知算法重构涡轮盘表面温度场。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 用于涡轮盘温度场反演的稀疏传感器布局优化方法
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