【摘 要】
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基于定容弹开展了高压天然气（甲烷）射流燃烧光学测试,并分别运用深度学习方法和边缘检测算法进行了图像处理。对比结果表明,由于图像中存在射流、火焰差异大的图像识别目标,边缘检测算法无法较好识别射流和火焰,该算法适合于单一目标的火焰图像处理。深度学习方法可识别射流湍流燃烧火焰轮廓,有效地获得射流湍流燃烧火焰前锋面发展位移及火焰传播速度,该方法适用于多个目标的火焰图像处理。根据深度学习图像处理结果表明:当
【机 构】
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潍柴动力股份有限公司内燃机可靠性国家重点实验室
【基金项目】
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内燃机可靠性国家重点实验室开放基金项目（skler—201913）； 湖南省自然科学基金项目（2021JJ60056）～～；
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基于定容弹开展了高压天然气（甲烷）射流燃烧光学测试,并分别运用深度学习方法和边缘检测算法进行了图像处理。对比结果表明,由于图像中存在射流、火焰差异大的图像识别目标,边缘检测算法无法较好识别射流和火焰,该算法适合于单一目标的火焰图像处理。深度学习方法可识别射流湍流燃烧火焰轮廓,有效地获得射流湍流燃烧火焰前锋面发展位移及火焰传播速度,该方法适用于多个目标的火焰图像处理。根据深度学习图像处理结果表明:当高压甲烷射流接触预燃球形火焰时,火焰由稳定层流速度（＜3 m/s）快速上升,最大火焰传播速度高达300 m/s,形成湍流火焰,火焰沿射流方向快速向前发展,火焰面积增加。随着射流和点火时间间隔的增加,最大火焰传播速度线性下降。
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