【摘 要】
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超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号，如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象，基于深度神经网络方法，发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先，采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割，为语义信息明显相同区域分配伪标签；其次，设计了一种全卷积特征提取神经网络，并使用残差结构对各
【基金项目】
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中国科协青年人才托举项目（QT-026）； 中国空气动力研究与发展中心基础与前沿技术重点项目支持；
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超燃冲压发动机燃烧室流场纹影图像常存在大量噪声信号，如何高效、准确提取燃烧流场图像的主要波系结构成为当前亟需探索的问题。以超燃冲压发动机燃烧室内冷流到氢燃料点火阶段流场为研究对象，基于深度神经网络方法，发展一种燃烧室内流场的关键波系结构快速识别方法。首先，采用基于图论的超像素分割方法对纹影图像进行聚类分割，为语义信息明显相同区域分配伪标签；其次，设计了一种全卷积特征提取神经网络，并使用残差结构对各个通道进行加权，提取纹影图像高级语义特征；最后，使用交叉熵目标函数优化网络模型，并通过阈值滤波操作去除噪声像素点，提升语义分割效果。结果表明：与K-means及自适应高斯阈值方法相比，本文提出方法在准确率、召回率、F1分数和交并比指标性能明显是最优的，能够准确完成燃烧流场纹影图像语义分割任务，可以更加清晰地反应流场内的主要波系和剪切层结构。
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