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申请/专利权人：中南大学

摘要：本发明涉及物体表面温度场信息获取技术领域，具体涉及一种物体表面温度场的获取方法。本发明提出了一种物体表面温度场获取模型，该模型在经典的物理知识神经网络（PINN）模型的基础上，在网络架构中增加遗忘层（dropout层）和批归一化层（BN层），以增强预测结果的精度和稳定性；每一层采用不同的激活函数，可以增强模型的非线性表达能力，让模型更好地求解和拟合目标变量，从而增加模型的泛化能力；模型训练时使用了L2正则化技术，用于进一步抑制过拟合；使用权重网络自适应地调节损失函数权重，可以使模型找到平衡模型损失和数据损失的权重值，有利于进一步优化模型的预测效果。

主权项：1.一种物体表面温度场的获取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取影响物体表面热量分布和温度场数值的参数；步骤S2、构建物体表面热传输模型和物体表面温度场获取模型；所述物体表面热传输模型是基于物体表面热传输方程的物理模型；所述物体表面温度场获取模型包括权重网络和物理计算网络，所述权重网络采用全连接网络结构，用于输出模型损失项和数据损失项的权重值；所述物理计算网络在全连接网络结构的基础上增加批归一化层和遗忘层，所述物理计算网络将物体表面热传输模型嵌入损失函数，生成物体表面温度场的数值；步骤S3、训练物体表面温度场获取模型；步骤S4、将步骤S1中获得的参数输入到训练好的物体表面温度场获取模型中，得到物体表面温度场数据；影响物体表面热量分布和温度场数值的参数包括内部换热功率Qin、外部换热功率Qout、环境换热功率Qen和物体表面对外界散热功率Qsf；所述内部换热功率Qin受物体内部温度和物体表面温度的差的影响，内部换热功率Qin的表达式为： 式1中，A是物体表面积，Tin是物体内部温度，T是物体表面温度，d1是物体最外层材料的厚度，k1是物体最外层材料的导热系数，d2是物体内部隔热层材料的厚度，k2是物体内部隔热层材料的导热系数，hin是内流换热系数；所述外部换热功率Qout受物体速度与风速的相对速度、外界环境温度及物体表面温度的影响，外部换热功率Qout的表达式为：Qout＝3.65A·|vrp|0.6Tout-T式2； 式2到式6中，Tout是外界环境温度；是风速与物体速度的相对速度，vrp表示相对速度的切向分量，vrn表示相对速度的法向分量；是风速，vwp表示风速的切向分量，vwn表示风速的法向分量；是物体速度，vop表示物体速度的切向分量，von表示物体速度的法向分量；所述环境换热功率Qen受太阳天顶角和外界环境温度的影响，环境换热功率Qen的表达式为：Qen＝Edir+qscatter+qskyA式7； 式7到式10中，Edir表示太阳直射能量，qscatter表示太阳散射能量，qsky表示大气辐射能量，θ是太阳天顶角，E0是太阳辐射常数，τ0是大气光学厚度，σ是黑体辐射常数，是物体与天空的角系数，εsky是大气的发射率，N是某一天在一年中的序号，e表示自然常数；所述物体表面对外界散热功率Qsf受物体表面温度的影响，其表达式为：Qsf＝AεσT4式11；式11中，ε为物体表面的发射率；步骤S2中，物体表面热传输模型中的热传输方程为： 式12中，表示物体表面的总热量，ρ为物体表面材料的密度，T为物体表面温度，t为时间，c为物体表面材料的比热容；初始条件为：T0＝T0:00式13；式13中，T0为初始温度，T0:00为每天0时刻的温度；损失函数的表达式为：L＝λmodelLpde+L0+λpLp式14； 式14到式17中，L是总损失，Lpde是微分方程损失，L0是初始损失，Lp是数据损失，λmodel是模型损失项权重，λp是数据损失项权重，Npde是微分方程采样数，N0是初始条件采样数，Np是数据采样数，Tnet0是初始温度的预测值，T0:00是每天0时刻的温度，Tnetti表示某个时刻的温度预测值，Ttrueti表示某个时刻的温度实际值，i为向量元素的序号；模型损失项权重和数据损失项权重满足如下关系：λmodel+λp＝1式18；式18中，λmodel＞0，λp＞0，λmodel是模型损失项权重，λp是数据损失项权重。

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百度查询： 中南大学 一种物体表面温度场的获取方法