[发明专利]基于激光吸收光谱技术的二维重建光线分布优化方法

摘要

本发明结合可调谐半导体激光吸收光谱技术和计算机断层扫描技术，提供了一种用于燃烧流场二维重建时的光线分布优化方法，该方法包含光线矩阵计算步骤、燃烧流场重建步骤和光线分布优化步骤。第一步，将被测区域离散化，预设光线空间分布方式，计算光线穿过离散化区域的长度，得到光线分布矩阵；第二步，选择合适的吸收谱线，计算初始气体分布模型的光线投影结果，利用代数迭代算法重建被测流场的温度和浓度，计算重建误差和标准差；第三步，采用自适应模拟退火方法全局搜索得到最佳光线的分布范围，再采用序列二次规划方法局部搜索得到最佳的光线分布。

主权项

一种用于燃烧流场二维重建光线分布优化方法，包含以下步骤：步骤一、计算光线矩阵光线矩阵计算模块（1）包括被测区域离散子模块（4）、光线空间分布子模块（5）、投影光线矩阵子模块（6），具体步骤如下：1）被测区域离散子模块（4）将被测区域离散为N×N的网格区域，并且假设在离散的网格区域内气体参数性质一致，其中气体性质包括温度、组分浓度和压强；2）光线空间分布子模块（5）预设光线空间分布方式，并计算光线距离被测区域中心的距离s和与x轴的夹角θ，作为描述光线空间分布的参数；3）投影光线矩阵子模块（6）计算光线穿过每个网格的长度，建立投影光线矩阵；步骤二、燃烧流场温度/浓度分布二维重建1）利用HITRAN数据库，选择两条吸收谱线，读入吸收谱线中心频率、下态能级和吸收谱线强度信息；2）设置初始气体分布子模块（8），其中气体分布模型中包含5种温度和浓度分布，结合投影光线矩阵子模块（6）和吸收谱线信息子模块（7），利用投影值计算子模块（9）计算每条光线的投影值；3）设置代数迭代算法初始化参数，利用燃烧流场温度/浓度重建子模块（10），基于代数迭代算法重建燃烧流场温度和气体组分浓度的二维分布；4）由燃烧流场温度/浓度重建子模块（10）得到的重建结果与初始气体分布子模块（8）比较，计算五种初始分布的重建误差和标准差；步骤三、光线分布优化1）利用模拟退火算法优化子模块（12）全局搜索得到最佳的光线分布范围，当由重建误差计算子模块（11）得到的重建误差和标准差优于当前结果时，更新光线分布方式；否则，按照概率判断是否接受新状态；比较当前计算得到的重建误差和标准差与前一次计算得到的重建误差和标准差，当前后两次重建误差和标准差的差值均小于10‑8时，结束自适应模拟退火优化程序，输出优化结果；2）将模拟退火算法优化子模块（12）的结果作为序列二次规划优化子模块（13）的初始值，将目标函数即重建误差和标准差以二阶泰勒级数展开，并把约束条件线性化，通过解二次规划得到下一个设计点；根据两个可供选择的优化函数执行下一次线性搜索，设定搜索精度为10‑6，局部搜索最佳的光线分布方式。