本發(fā)明屬于高超聲速飛行器中航空煤油裂解結焦的，尤其涉及一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法。

背景技術：

1、高超聲速飛行器是指飛行馬赫數(shù)大于5的新型飛機、新型炮彈、巡航導彈等有翼或無翼的飛行器，不但體現(xiàn)了前沿高科技技術的頂尖水平，更是科學技術水平新飛躍的重要標志。在高超聲速飛行器的推進系統(tǒng)中，管道內的航空煤油不僅作為燃料提供動力，還被用作冷卻介質降低高溫部件。航空煤油在高溫高壓的工況下達到超臨界狀態(tài)，從而發(fā)生裂解反應，生成氣態(tài)烴類、焦炭等結焦產(chǎn)物。隨著工作時間不斷的累積，會極大地降低燃料的流動換熱效率和系統(tǒng)的使用壽命。因此，如何在實際飛行過程中實時、準確地預測管道內結焦量的動態(tài)變化，是保障高超聲速飛行器可靠性和安全性的關鍵技術。

2、現(xiàn)有技術中，通常采用基于經(jīng)驗的裂解反應模型或簡化的動力學模型進行結焦預測。然而，這些方法存在以下缺陷：1、傳統(tǒng)的經(jīng)驗模型在復雜的超臨界條件下難以準確反映實際的結焦動態(tài)過程，導致預測精度不足。2、現(xiàn)有的預測方法通常針對穩(wěn)態(tài)或特定工況下的結焦量進行估算，缺乏對結焦量隨時間動態(tài)變化的預測能力。3、由于缺少多工況數(shù)據(jù)的支撐，傳統(tǒng)模型在面對不同的飛行條件或工況變化時，表現(xiàn)出較差的泛化性，難以在實際應用中推廣。

3、針對上述問題，亟需提出一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法。

技術實現(xiàn)思路

1、為解決上述技術問題，本發(fā)明提出了一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，通過24步裂解反應模型和結焦動力學模型構建了充足的數(shù)據(jù)樣本，并在傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡的架構中引入循環(huán)層，使得模型能夠動態(tài)捕捉結焦量隨時間變化的趨勢。此外，通過優(yōu)化后的模型拓撲結構和經(jīng)典時序預測模型的結合，實現(xiàn)了在多工況下的高精度結焦預測，克服了現(xiàn)有技術中預測精度低、動態(tài)響應能力差和模型泛化性不足的缺陷。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，包括以下步驟：

3、結合航空煤油的24步裂解反應模型和結焦動力學模型，構建裂解結焦數(shù)據(jù)集；

4、在神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構中引入反饋結構，構建裂解結焦的時序預測模型；

5、基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行訓練并優(yōu)化；

6、基于優(yōu)化后的時序預測模型對管道內超臨界航空煤油裂解結焦量進行動態(tài)預測。

7、可選地，結合航空煤油的24步裂解反應模型和結焦動力學模型，構建裂解結焦數(shù)據(jù)集的過程包括：

8、將所述航空煤油的24步裂解反應模型和結焦動力學模型嵌入計算流體力學的求解器中，對不同的工況進行瞬態(tài)仿真，生成對應的瞬態(tài)數(shù)據(jù)；從所述瞬態(tài)數(shù)據(jù)中提取關鍵變量的時間序列數(shù)據(jù)，生成多個瞬態(tài)工況下的流動、反應和結焦數(shù)據(jù)，構建初始裂解結焦數(shù)據(jù)集；對所述初始裂解結焦數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清理和修正的處理；對處理后的初始裂解結焦數(shù)據(jù)集進行格式轉化，并標注每個數(shù)據(jù)對應的工況條件和時間點，獲得最終的裂解結焦數(shù)據(jù)集。

9、可選地，在神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構中引入反饋結構，構建裂解結焦的時序預測模型的過程包括：

10、在神經(jīng)網(wǎng)絡的隱藏層中增加循環(huán)層，加入循環(huán)層后的隱藏層的值和輸出層的值分別表示為：

11、st＝f(ugxt+wgst-1)

12、yt＝g(vgst)

13、其中，st表示t時刻隱藏層的值，f代表輸入層和循環(huán)層的值到隱藏層之間的傳遞函數(shù)，u表示輸出層到隱藏層之間的權值矩陣，g代表隱藏層的值到輸出層之間的傳遞函數(shù)，xt表示t時刻輸入層的值，w表示隱藏層上一次的值作為當前的輸入權值矩陣，st-1表示t-1時刻隱藏層的值；yt表示t時刻輸出層的值，v表示隱藏層到輸出層之間的權值矩陣。

14、可選地，基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行訓練之前還包括：

15、對所述裂解結焦數(shù)據(jù)集進行最大最小歸一化的處理，并將處理后的裂解結焦數(shù)據(jù)集隨機劃分為訓練集、驗證集和測試集。

16、可選地，基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行訓練的過程包括：基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集中的訓練集對所述時序預測模型進行迭代處理，分別計算所述時序預測模型輸入層、隱藏層、輸出層和循環(huán)層的激活值，當各個層的激活值均滿足迭代要求，訓練結束。

17、可選地，基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行優(yōu)化的過程包括：

18、基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集中的驗證集，計算所述時序預測模型實際輸出和期望輸出的均方誤差和相對誤差，若所述均方誤差和相對誤差不滿足設定值，則對所述時序預測模型的拓撲結構進行優(yōu)化；其中，待優(yōu)化的拓撲結構包括網(wǎng)絡的層數(shù)、每層網(wǎng)絡的節(jié)點個數(shù)、激活函數(shù)、學習算法、學習率和損失函數(shù)。

19、本發(fā)明還提供一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測系統(tǒng)，用于實施管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、架構設計模塊、模型優(yōu)化模塊和精度預測模塊；

20、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于結合航空煤油的24步裂解反應模型和結焦動力學模型，構建裂解結焦數(shù)據(jù)集；

21、所述架構設計模塊用于在神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構中引入反饋結構，構建裂解結焦的時序預測模型；

22、所述模型優(yōu)化模塊用于基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行訓練并優(yōu)化；

23、所述精度預測模塊用于基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對優(yōu)化后的時序預測模型的預測精度進行測試。

24、本發(fā)明還提供一種電子設備，包括：存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲程序；所述處理器，用于執(zhí)行所述程序，實現(xiàn)管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法的各個步驟。

25、本發(fā)明還提供一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法的各個步驟。

26、與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點和技術效果：

27、本發(fā)明通過構建裂解結焦數(shù)據(jù)集和時序預測模型，能夠更準確地捕捉超臨界條件下的復雜反應過程，顯著提高了結焦量預測的準確性；其中，在構建時序預測模型時，在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結構中引入循環(huán)層，使得時序預測模型能夠動態(tài)捕捉結焦量的時間演化規(guī)律，顯著提高了對不同時間點下結焦量的預測精度，解決了傳統(tǒng)方法中無法有效處理動態(tài)變化問題的缺陷；本發(fā)明對時序預測模型進行訓練和優(yōu)化，顯著減少了預測誤差，使得優(yōu)化后的時序預測模型在多種飛行工況下仍能保持高精度的結焦量預測，從而提升了模型的泛化能力和實用性。

技術特征：

1.一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，

3.根據(jù)權利要求1所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，

4.根據(jù)權利要求1所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，

5.根據(jù)權利要求4所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，

6.根據(jù)權利要求5所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，其特征在于，

7.一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測系統(tǒng)，其特征在于，用于實施權利要求1-6任一項所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，包括：數(shù)據(jù)采集模塊、架構設計模塊、模型優(yōu)化模塊和精度預測模塊；

8.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲程序；所述處理器，用于執(zhí)行所述程序，實現(xiàn)如權利要求1-6中任一項所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法的各個步驟。

9.一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如權利要求1-6中任一項所述的管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法的各個步驟。

技術總結
本發(fā)明公開了一種管道內超臨界航空煤油裂解結焦量的動態(tài)預測方法，包括以下步驟：結合航空煤油的24步裂解反應模型和結焦動力學模型，構建裂解結焦數(shù)據(jù)集；在神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結構中引入反饋結構，構建裂解結焦的時序預測模型；基于所述裂解結焦數(shù)據(jù)集對所述時序預測模型進行訓練并優(yōu)化；基于優(yōu)化后的時序預測模型對管道內超臨界航空煤油裂解結焦量進行動態(tài)預測。本發(fā)明通過構建裂解結焦數(shù)據(jù)集、優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡架構、調整模型的拓撲結構，以及結合經(jīng)典時序預測模型的精度驗證，保證了對裂解結焦量動態(tài)變化預測結果的高準確性和強泛化性。

技術研發(fā)人員：陶凱航,高世民,張艷艷,李海旺,林聚強,龔維軍
受保護的技術使用者：天目山實驗室
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/1/9