高温气体辐射传输特性测定方法、系统、存储介质及设备

1.本发明属于目标特性和热辐射学技术领域，尤其涉及一种高温气体辐射传输特性测定方法、系统、存储介质及设备。


背景技术：

2.目前，在高温流场中辐射换热占主导作用，对辐射源辐射传输特性的快速、可靠测量或计算是热性能分析和目标探测的前提。辐射传输特性的计算主要涉及精确的气体辐射谱线数据、高效的辐射特性计算模型和准确的多维空间辐射传递方程求解方法等3个方面。由于气体辐射谱线数量巨大，环境背景条件复杂，大大增加了计算的难度，严重影响了光谱测量的可靠性和效率。
3.目前，针对高温气体辐射传输特性的计算主要围绕着两方面展开：第一，针对辐射特性参数复杂性问题，开展辐射特性参数计算方法及模型研究，通过对复杂的辐射特性参数进行分布处理，建立准确、高效的辐射特性参数数据库；第二，针对实际辐射传输特性参数预测问题，开展辐射传输特性参数的预测算法研究，通过对非灰介质辐射传输特性参数的精确预测，简化辐射传递方程的求解。
4.目前气体辐射特性参数计算模型主要分为总体模型、谱带模型和逐线模型三类，上述模型经过多年的发展已较为完善，高温气体辐射本身存在多物理场耦合的复杂特性，总体模型仅考虑辐射的整体情况，忽略了光谱细节信息导致误差较大；谱带模型通过牺牲精度提高了计算效率，但全光谱范围内的计算仍有较大的优化空间；逐线模型计算精度最高，但其中涉及到庞大的谱线数量，从而加大了求解难度。对于复杂辐射源进行光谱计算，需要得到尽可能多且准确的信息，同时又需要快速和低复杂度，常规的计算模型难以在全光谱范围内兼顾精度和效率。
5.现有的对非灰介质辐射传输特性参数的预测算法主要有数据拟合、公式修正和代理模型。数据拟合方法多用于对特征谱段辐射传输特性参数求解，然而，在全光谱范围内计算拟合系数耗时较大。公式修正是基于辐射特性参数数据库的一种查表计算，不同修正方法误差及效率也各不相同。代理模型受限于模型非线性能力、学习能力和模型构造，对于计算结果往往难以解释。
6.通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：对复杂辐射源进行光谱辐射特性计算时，常规方法无法直接适用，需要发展全光谱范围内准确高效的高温气体辐射特性参数计算模型、辐射传输特性参数预测优化算法，实现对辐射传递方程的高效精确求解。
7.解决以上问题及缺陷的难度为：计算的前提需要获得气体分子的详细谱线信息，如：跃迁频率、谱线强度、谱线半高宽、谱线初末态能级、谱线能级简并度等。这些参数数据量非常大，对分子谱而言往往存在上万条谱线因此求解非常耗时。目前发展的各种方法都是在不同水平上对一定光谱间隔内气体特性的近似，往往难以兼顾精度和效率的双重影响。
8.解决以上问题及缺陷的意义为：本发明提出的方法改善了传统方法难以兼顾精度
和效率的问题，且预测参数保留了谱线的详细信息，易于和辐射传递方程解法耦合。该方法适用于高温燃烧室的传热计算、高超声速目标的热防护及探测识别、光学分析及诊断等多个领域，具有重要的商业及科学价值。


技术实现要素：

9.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高温气体辐射传输特性测定方法、系统、存储介质及设备。
10.本发明是这样实现的，一种高温气体辐射传输特性测定方法，所述高温气体辐射传输特性测定方法包括：获取精确的气体辐射特性参数；建立多宽度谱带k分布模型；计算优化的气体辐射特性参数；建立优化的气体辐射特性参数数据库；对给定条件下的气体辐射特性参数进行精准预测；计算辐射传输的出射强度；通过建立辐射特性参数计算模型和精准地预测辐射传输特性参数，优化辐射传输方程的求解，
11.进一步，所述高温气体辐射传输特性测定方法包括以下步骤：
12.第一步，获取精确的气体辐射特性参数谱线：输入环境温度t、压强p、气体摩尔分数mf，光谱数据库中气体分子谱线中心波数σ、线强s
σ
、跃迁低态能 e
l
、空气增宽温度依赖指数n
t
、空气增宽半宽l
env
和自增宽半宽l
self
，根据多普勒展宽和洛伦兹展宽相互独立的原则，采用voigt线型，确定非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)和线型函数f(σ-σ0)，采用逐线积分模型，计算叠加后的精确吸收系数谱线k(σ)；
13.第二步，统计精确气体辐射特性参数谱线趋势：输入精确吸收系数谱线k(σ)，窄带宽度δσ，通过三点式求导法计算得到谱线在波数σ处的拟合斜率k'(σ)；
14.第三步，建立多宽度谱带k分布模型：输入精确吸收系数谱线k(σ)，谱线拟合斜率k'(σ)，最佳斜率临界值k'0，谱带划分带宽范围δσ
min-δσ
max
，建立多宽度谱带k分布模型，计算最佳斜率临界值k'0下的吸收系数谱线k(σ)；
15.第四步，建立优化的气体辐射特性参数数据库：输入环境温度范围t1～tn、压强范围p1～pn、气体摩尔分数分布mf1～mfn；重复第一步-第三步，建立不同梯度温度ti、压强pi、摩尔分数mfi下优化的吸收系数数据库k
ti,pi,mfi
(σ)；
16.第五步，基于优化辐射特性参数数据库计算气体辐射传输特性：基于优化的吸收系数数据库，通过三维线性插值算法预测给定条件下的吸收系数 k
t*,p*,mf*
(σ)；解辐射传输方程，并通过视在光线法(los)计算流场中沿los方向上气体辐射出射强度i(σ)。
17.进一步，所述第一步的获取精确的气体辐射特性参数谱线包括如下步骤：
18.(1)计算非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)：输入标准状态下压强p0、温度 t0、线强s
σ
(p0,t0)，流场温度t、压强p，总配分函数q(t)，跃迁低态能e
l
，普朗克常数h，光速c，玻尔兹曼常数k，求得谱线在波数σ处的强度s
σ
(p,t)；
19.(2)计算中心波数为σ0的谱线在波数σ处的展宽线型函数f(σ-σ0)：输入多普勒展宽、洛伦兹展宽和voigt线型的谱线半高宽wd、w
l
和wv，根据多普勒展宽和洛伦兹展宽相互独立的原则，采用voigt线型近似计算展宽线型函数 f(σ-σ0)；
20.(3)采用逐线积分模型计算单一气体精确气体吸收系数kj(σ)：输入非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)和线型函数f(σ-σ0)；逐条叠加所有吸收谱线在波数σ处的贡献，得到精确气体吸收系数谱线kj(σ)，j表示气体种类；
21.(4)计算混合气体的精确吸收系数谱线k(σ)：对于混合气体，结合(1)和 (2)得到单一气体j的精确吸收系数谱线kj(σ)，逐条叠加所有气体吸收谱线在波数σ处的贡献，得到混合气体精确吸收系数谱线k(σ)。
22.进一步，所述第二步的统计精确的气体辐射特性参数谱线趋势包括如下步骤：
23.(1)计算吸收系数谱线在波数σ处的平均吸收系数输入单位带宽δσ，以δσ为单位将谱线沿波数σ方向均分成多个小窄带，以单个小窄带为最小计算单元，求得在中心波数σ处平均吸收系数
24.(2)计算吸收系数谱线在波数σ处的拟合斜率k'(σ)：输入所有小窄带的带宽δσ、中心波数σ及平均吸收系数取中心波数σi左右相邻的波数σ
i-1
、σ
i+1
，平均吸收系数为k(σ
i-1
)、k(σi)、k(σ
i+1
)，进行三点式求导，得到谱线在波数σi处的拟合斜率k'(σi)，依次计算谱线在所有波数σ处的拟合斜率k'
σ
。
25.进一步，所述第三步的建立多宽度谱带k分布模型包括如下步骤：
26.(1)计算最佳斜率临界值k'0：输入精确气体吸收系数谱线k(σ)，斜率临界值样本范围k'
min-k'
max
；对每个样本点k'i通过多宽度谱带k分布模型得到气体吸收系数ki(σ)，多宽度谱带k分布模型建模方法在(2)给出；
27.采用k(σ)计算传输距离l时的总透射率τ，并统计程序耗时t，基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)方法在(4)给出；
28.采用ki(σ)计算传输距离l时的总透射率τi及耗时ti，基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)方法在(5)给出；
29.统计在样本点k'i处两者计算结果的误差比ei和耗时比ti，公式如下：
30.ei＝|τ
i-τ|/τ＜e
line
；
31.ti＝(t-ti)/t＞t
line
；
32.其中e
line
为允许的最大误差比、t
line
为提高的最低耗时比，舍弃不满足条件的样本点；
33.通过数据标准化方法，计算每个样本点的系统性能pi：
[0034][0035]
统计所有样本点结果，使得系统性能pi最大的样本点k'i即为最佳斜率临界值k'0；
[0036]
(2)建立多宽度谱带k分布模型：输入精确气体吸收系数谱线k(σ)，谱线拟合斜率k'(σ)，斜率临界值k'0，谱带划分带宽范围δσ
min-δσ
max
；沿波数σ增大方向将谱线k(σ)分为谱线拟合斜率k'(σ)小于斜率临界值k'0的谱段mi、谱线拟合斜率k'(σ)大于斜率临界值k'0的谱段ma；
[0037]
对于每个mi谱段，按照谱带划分最小带宽δσ
min
分为mmi个小谱带；对于每个小谱带采用k分布方法得到谱带中心波数σ
mi
处的吸收系数k
mi
(σ
mi
)，k分布方法在(3)给出；
[0038]
对于每个ma谱段，谱段宽度δσ，按照谱带划分个数均分为mma个大谱带；对于每个大谱带采用k分布方法得到谱带中心波数σ
ma
处的吸收系数k
ma
(σ
ma
)；
lobatto7点积分对应的7个权重参数，求得平均辐射出射强度i(σ)。
[0055]
本发明的另一目的在于提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述高温气体辐射传输特性测定方法的步骤。
[0056]
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行所述高温气体辐射传输特性测定方法的步骤。
[0057]
本发明的另一目的在于提供一种实施所述高温气体辐射传输特性测定方法的高温气体辐射传输特性测定系统，所述高温气体辐射传输特性测定系统包括：
[0058]
分布模型建立模块，用于获取精确的气体辐射特性参数；建立多宽度谱带k 分布模型；
[0059]
参数计算模块，用于计算优化的气体辐射特性参数；
[0060]
数据库建立模块，用于建立优化的气体辐射特性参数数据库；
[0061]
气体辐射特性参数预测模块，用于对给定条件下的气体吸收系数进行精准预测；
[0062]
出射强度计算模块，用于计算辐射传输的出射强度。
[0063]
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明适用于高温流场中气体辐射传输特性计算的优化方法，其特征在于，设计了高温气体多宽度谱带k分布模型及辐射传输特性参数预测算法，改善了传统方法无法兼顾计算精度和效率的问题。该方法可以实现在高温流场中高可靠性和高效率的气体辐射传输特性计算，可用于高温燃烧室的传热计算、高超声速目标的热防护及探测识别、光学分析及诊断等多个领域，具有重要的科学与商业价值。
[0064]
针对高温气体辐射特性参数计算，本发明提供一种多宽度谱带k分布模型建模方法，建立不同条件下高效、可靠的辐射特性参数数据库。模型计算辐射特性参数保留了空间位置、辐射强度、波长等谱线详细信息，可与任意辐射传递方程的解法相结合，模型可根据需要调整谱段和带宽划分范围，适用于不同分辨率要求的特征光谱和全光谱范围内的辐射传输特性计算。
[0065]
针对给定的环境条件，本发明提出了一种辐射传输特性参数预测算法，基于数据库数据灵活地预测给定条件下的辐射传输特性参数。在高温流场中可实现高可靠性和高效率的气体辐射传输特性计算，提升计算效率，保障计算精度。计算结果可为后续的热性能分析和目标探测奠定数据基础。
附图说明
[0066]
图1是本发明实施例提供的高温气体辐射传输特性测定方法流程图。
[0067]
图2是本发明实施例提供的高温气体辐射传输特性测定系统的结构示意图；
[0068]
图2中：1、分布模型建立模块；2、参数计算模块；3、数据库建立模块； 4、气体辐射特性参数预测模块；5、出射强度计算模块。
[0069]
图3是本发明实施例提供的高温气体辐射传输特性测定方法的实现流程图。
[0070]
图4是本发明中的多宽度谱带k分布模型建模方法图。
[0071]
图5是本发明得到的给定条件下co2气体的精确吸收系数谱线图。
[0072]
图6是本发明得到的给定条件下co2气体最佳斜率临界值和温度的关系图。
[0073]
图7是本发明得到的给定条件下co2气体最佳斜率临界值和压强的关系图。
[0074]
图8是本发明得到的给定条件下co2气体最佳斜率临界值和摩尔分数的关系图。
[0075]
图9是本发明得到的高温混合气体辐射出射强度图。
[0076]
图10是本发明得到的火箭羽流中一条los线上的气体辐射出射强度图。
[0077]
图11是本发明得到的带宽范围对多宽度谱带k分布模型计算效率和误差的影响图。
具体实施方式
[0078]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0079]
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种高温气体辐射传输特性测定方法、系统、存储介质及设备，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0080]
如图1所示，本发明提供的高温气体辐射传输特性测定方法包括以下步骤：
[0081]
s101：获取精确的气体辐射特性参数；建立多宽度谱带k分布模型；
[0082]
s102：计算优化的气体辐射特性参数；
[0083]
s103：建立优化的气体辐射特性参数数据库；
[0084]
s104：对给定条件下的气体气体辐射特性参数进行精准预测；
[0085]
s105：计算辐射传输的出射强度。
[0086]
本发明提供的高温气体辐射传输特性测定方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施，图1的本发明提供的高温气体辐射传输特性测定方法仅仅是一个具体实施例而已。
[0087]
如图2所示，本发明提供的高温气体辐射传输特性测定系统包括：
[0088]
分布模型建立模块1，用于获取精确的气体辐射特性参数；建立多宽度谱带 k分布模型；
[0089]
参数计算模块2，用于计算优化的气体辐射特性参数；
[0090]
数据库建立模块3，用于建立优化的气体辐射特性参数数据库；
[0091]
气体辐射特性参数预测模块4，用于对给定条件下的气体吸收系数进行精准预测；
[0092]
出射强度计算模块5，用于计算辐射传输的出射强度。
[0093]
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步的描述。
[0094]
实施例1
[0095]
目前针对常见种类气体高分辨率光谱数据库及辐射特性参数计算模型的相关研究均已存在，但是随着航天技术的发展，由于辐射源空间背景的复杂性，需要得到尽可能多且准确的信息，同时在电子对抗中又需要快速和低复杂度，常规模型并难以在全光谱范围内兼顾精度和效率。本发明对高温气体辐射传输特性计算的优化方法进行了研究与探讨。本发明旨在建立一种多宽度谱带k分布模型，优化气体辐射特性参数数据库，并通过三维线性插值算法实现辐射传输特性参数的灵活、精准预测，从而优化高温气体辐射传输特性的计算，气体辐射特性参数包含吸收系数、发射系数、透射率等，均可用于辐射传输的计算，本
发明只取吸收系数为例来计算辐射传输。
[0096]
如图3所示，本发明是优化的高温气体辐射传输特性计算方法，优化算法包含如下步骤：
[0097]
第一步：获取精确的气体辐射特性参数(吸收系数)谱线：输入环境温度t、压强p、气体摩尔分数mf，光谱数据库中气体分子谱线中心波数σ、线强s
σ
、跃迁低态能e
l
、空气增宽温度依赖指数n
t
、空气增宽半宽l
env
和自增宽半宽l
self
，根据多普勒展宽和洛伦兹展宽相互独立的原则，采用voigt线型，确定非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)和线型函数f(σ-σ0)，采用逐线积分模型，计算叠加后的精确吸收系数谱线k(σ)。
[0098]
本发明采用逐线积分模型，对全光谱范围内所有吸收谱线进行叠加计算，得到了精确的气体吸收系数，为后续算法验证可靠性和效率提供依据。
[0099]
第二步：统计精确的气体辐射特性参数谱线趋势：输入精确吸收系数谱线 k(σ)，窄带宽度δσ，通过三点式求导法计算得到谱线在波数σ处的拟合斜率k'(σ)。
[0100]
本发明通过三点式求导法对谱线在波数σ处拟合斜率进行统计，确定了精确气体吸收系数谱线趋势，为后续谱段划分提供依据。
[0101]
第三步：建立多宽度谱带k分布模型：输入精确吸收系数谱线k(σ)，谱线拟合斜率k'(σ)，最佳斜率临界值k'0，谱带划分带宽范围δσ
min-δσ
max
。建立多宽度谱带k分布模型，计算最佳斜率临界值k'0下的吸收系数谱线k(σ)。
[0102]
本发明通过建立多宽度谱带k分布模型，优化了精确气体吸收系数数据，与现有高温气体辐射特性参数计算模型相比，多宽度谱带k分布模型的计算结果能在保证精度的同时提高计算效率，同时适用于全光谱内辐射传输特性计算的优化，更加符合对辐射源辐射传输特性分析的实际情况。
[0103]
第四步：建立优化的气体辐射特性参数数据库：输入环境温度范围t1～tn、压强范围p1～pn、气体摩尔分数分布mf1～mfn。重复s1～s3，建立不同梯度温度 ti、压强pi、摩尔分数mfi下优化的吸收系数数据库k
ti,pi,mfi
(σ)。
[0104]
本发明通过对环境温度、压强、摩尔分数的分布分析进行不同梯度数据点划分，采用多宽度谱带k分布模型建立了优化的气体辐射特性参数数据库，为后续辐射传输特性计算提供数据基础。
[0105]
第五步：基于优化辐射特性参数数据库计算气体辐射传输特性：基于优化的吸收系数数据库，通过三维线性插值算法预测给定条件下的吸收系数 k
t,p,mf
(σ)。求解辐射传输方程，并通过视在光线法(los)计算流场中沿los 方向上气体辐射出射强度i(σ)。
[0106]
本发明提供了一个灵活、准确的气体辐射传输特性参数预测算法，通过三维线性插值算法对给定条件下的气体吸收系数进行预测，基于预测的气体吸收系数求解辐射传输方程得到辐射出射强度，为后续热性能分析和目标探测提供数据基础。
[0107]
本发明提供了一种优化气体辐射传输特性计算的辐射特性参数计算模型及辐射传输特性参数预测算法，其建模方法如图4所示。通过对精确的气体辐射特性参数谱线趋势进行判断，建立多宽度谱带k分布模型，优化气体辐射特性参数数据，并建立不同梯度温度、压强、摩尔分数下的气体辐射特性参数数据库。基于数据库采用三维线性插值算法对给定条件下的辐射传输特性参数进行灵活、准确地预测，从而优化辐射传输方程的求解，在保证计算精度的情况下，提高计算效率，得到辐射出射强度，为后续热性能分析和目标探测提供
数据基础。
[0108]
实施例2
[0109]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1，第一步所述的获取精确的气体辐射特性参数(吸收系数)谱线，包括有如下步骤：
[0110]
2.1)计算非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)：对于温度t和压强p下，谱线在波数σ处的强度s
σ
(p,t)可表示为：
[0111][0112]
其中，标准状态下压强p0＝1.01325
×
105pa，温度t0＝296k；普朗克常数 h＝6.63
×
10-34j·
s，光速c＝3
×
108m/s，玻尔兹曼常数k＝1.3806505
×
10-23
j/k；s
σ
(p0,t0) 是标准状态下的线强，单位：cm-2
，光谱数据库hitran、hitemp和cdsd 提供了单个分子在波数σ处的线强s
σ,m
(p0,t0)，单位：cm-1
/(molecule
·
cm-2
)，其中 s
σ
(p0,t0)＝n
l
·sσ,m
(p0,t0)，标准状态下单位体积内的分子数n
l
＝2.479
×
10
19 molecule
·
cm-3
；q(t)为总配分函数，e
l
为跃迁低态能，可查询光谱数据库得到。
[0113]
2.2)计算中心波数为σ0的谱线在波数σ处的展宽线型函数f(σ-σ0)：根据多普勒展宽和洛伦兹展宽相互独立的特性，采用voigt线型近似计算展宽线型函数 f(σ-σ0)，表达式如下：
[0114][0115][0116]
其中，wd、w
l
、wv分别为多普勒展宽、洛伦兹展宽和voigt线型的谱线半高宽，表达式如下：
[0117][0118][0119]
wv＝w
l
×
0.5346+(w
l2
×
0.2166+w
d2
)
1/2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0120]
m为分子质量；n
t
为空气增宽温度依赖指数，l
env
为空气增宽半宽，l
self
为自增宽半宽，查询光谱数据库可得。
[0121]
2.3)采用逐线积分模型计算单一气体精确气体吸收系数kj(σ)：输入非标准状态下的谱线强度s
σ
(p,t)和线型函数f(σ-σ0)。逐条叠加所有吸收谱线在波数σ处的贡献，得到精确气体吸收系数谱线kj(σ)：
[0122]
[0123]
其中i表示第i条吸收谱线，j表示气体种类。仿真得4000k、1标准大气压下纯co2气体的精确吸收系数谱线k
co2
(σ)如图3所示。
[0124]
2.4)计算混合气体的精确吸收系数谱线k(σ)：对于混合气体，重复2.1)和 2.2)得到单一气体j的精确吸收系数谱线kj(σ)，逐条叠加所有气体吸收谱线在波数σ处的贡献，得到混合气体精确吸收系数谱线k(σ)：
[0125][0126]
实施例3
[0127]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1-实施例2，第二步所述的统计精确的气体辐射特性参数谱线趋势，包括有如下步骤：
[0128]
3.1)计算吸收系数谱线在波数σ处的平均吸收系数输入精确气体吸收系数谱线k(σ)和单位带宽δσ，一般为0.5-2cm-1
之间，本发明取1cm-1
。以δσ为单位将谱线沿波数σ方向均分成多个小窄带，以单个小窄带为最小计算单元，在中心波数σ处平均吸收系数计算公式如下：
[0129][0130]
3.2)计算吸收系数谱线在波数σ处的拟合斜率k'(σ)：输入所有小窄带的带宽δσ、中心波数σ及平均吸收系数取中心波数σi左右相邻的波数σ
i-1
、σ
i+1
，平均吸收系数为k(σi)、k(σ
i-1
)、k(σ
i+1
)，进行三点式求导：
[0131][0132][0133][0134]
得到谱线在波数σi处的拟合斜率k'(σi)。依次计算谱线在所有波数σ处的拟合斜率k'(σ)。
[0135]
实施例4
[0136]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1-实施例3，第三步所述的建立多宽度谱带k分布模型，包括有如下步骤：
[0137]
4.1)计算最佳斜率临界值k'0：输入精确气体吸收系数谱线k(σ)，斜率临界值样本范围k'
min-k'
max
，本发明取k'
min
＝10-7
、k'
max
＝0.5。对每个样本点k'i通过多宽度谱带k分布模型得到气体吸收系数ki(σ)，多宽度谱带k分布模型建模方法在 4.2)给出。
[0138]
采用k(σ)计算传输距离l时的总透射率τ，并统计程序耗时t，基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)的过程在4.4)给出。
[0139]
采用ki(σ)计算传输距离l时的总透射率τi及耗时ti，基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)的过程在4.5)给出。
[0140]
统计在样本点k'i处两者计算结果的误差比ei和耗时比ti，公式如下：
[0141]ei
＝|τ
i-τ|/τ＜e
line
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0142]
ti＝(t-ti)/t＞t
line
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0143]
其中e
line
为允许的最大误差比、t
line
为提高的最低耗时比，本发明取 e
line
＝5％、t
line
＝90％，舍弃不满足条件的样本点。
[0144]
统计所有样本点中误差比范围e
min-e
max
和耗时比范围t
min-t
max
。通过数据标准化方法，为简化计算，本发明定义误差比和耗时比权重均为0.5，计算每个样本点的系统性能pi：
[0145][0146]
统计所有样本点结果，使得系统性能pi最大的样本点k'i即为最佳斜率临界值k'0。
[0147]
仿真得1标准大气压下纯co2气体最佳斜率临界值和温度的关系如图6所示，4000k下纯co2气体最佳斜率临界值和压强的关系如图7所示，4000k、1 标准大气压下co2气体最佳斜率临界值和摩尔分数的关系如图8所示。
[0148]
4.2)建立多宽度谱带k分布模型：输入精确气体吸收系数谱线k(σ)，谱线拟合斜率k'(σ)，斜率临界值k'0，谱带划分最小带宽δσ
min
、最大带宽δσ
max
，本发明取δσ
min
＝25cm-1
、δσ
max
＝100cm-1
、n＝5。沿波数σ增大方向将谱线k(σ)分为谱线拟合斜率k'(σ)小于斜率临界值k'0的谱段mi、谱线拟合斜率k'(σ)大于斜率临界值k'0的谱段ma。
[0149]
对于每个mi谱段，按照谱带划分最小带宽δσ
min
分为mmi个小谱带；对于每个小谱带采用k分布方法得到谱带中心波数σ
mi
处的吸收系数k
mi
(σ
mi
)，k分布方法在4.3)给出。
[0150]
对于每个ma谱段，谱段宽度δσ，按照谱带划分个数均分为 mma个大谱带。对于每个大谱带采用k分布方法得到谱带中心波数σ
ma
处的吸收系数k
ma
(σ
ma
)。
[0151]
统计所有谱带中心波数和吸收系数，得到优化的吸收系数谱线k(σ)。
[0152]
4.3)采用谱带k分布方法计算气体辐射特性参数kk(σk)：输入谱带δσ内精确气体吸收系数谱线k(σ)、波数σ、中心波数σk。引入dirac-delta函数δ(k)：
[0153][0154]
对k(σ)其概率密度函数f(k)及累计分布函数g(k)即可表示为：
[0155][0156][0157]
其中
[0158]
采用gauss-lobatto7点积分法，得到g(k)中对应7个取值点gj的一组气体吸收系数kk(σk):k1-k7。
[0159]
4.4)基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)：输入精确气体吸收系数谱线 k(σ)、波数σ，采用k(σ)计算传输距离l时的辐射强度i
l
(σ)及总透射率τ公式如下：
[0160]il
(σ)＝i0(σ)
·
exp(-k(σ)
·
l)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0161][0162]
其中i0(σ)在本发明中采用黑体辐射强度ib(σ)，计算公式如下：
[0163]
[0164]
第一辐射常数c1＝2πhc2＝3.74177
×
10-16w·
m2，第二辐射常数 c2＝hc/k＝1.43879
×
10-2m·
k。
[0165]
4.5)基于k(σ)计算总透射率τ及辐射强度i
l
(σ)：输入气体吸收系数 k(σ):k1-k7、波数σ。根据gauss-lobatto7点积分对应的7个权重参数ωj，总透射率τ表达式为：
[0166][0167]
其中i表示第i个谱带，n表示所有谱带个数；kj
k(σ)
表示波数σ处的第j个吸收系数kj；δσ表示中心波数为σ处的谱带宽度。
[0168]
对于每个大宽度谱带，将谱带宽度δσ均分为宽度为δσ0的多个小窄带，本发明定义δσ0＝5cm-1
，计算每个小窄带的黑体辐射强度并取平均黑体辐射强度ib(σ)，表达式为：
[0169][0170]
实施例5
[0171]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1-实施例4，第四步所述的建立优化的气体辐射特性参数数据库，包括有如下步骤：
[0172]
5.1)数据库梯度划分：本发明取htv2飞行器在高度h＝30-70km，马赫数 m＝10-25，攻角α＝0-20
°
条件下的流场数据。设置建立数据库的温度范围为300-15000k、梯度为200k等间距划分为74个数据点，压强范围为0-30000pa、梯度为1000pa等间距划分为31个数据点。对于不同气体，摩尔分数梯度划分也不同。
[0173]
co2和co摩尔分数在10-7-10-2
内采取10幂次方等比划分为6个数据点、在10-2-1内采取0.1间距等差划分为10个数据点。h2o摩尔分数在0.1、0.25、 0.4、0.6划分为4个数据点。
[0174]
5.2)对于每个数据点重复s1～s3，建立优化的气体吸收系数数据库。
[0175]
实施例6
[0176]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1-实施例5，第五步所述的三维线性插值算法预测给定条件下的气体吸收系数谱线，包括有如下步骤：
[0177]
6.1)获取气体辐射特性参数数据库数据k(σ)：输入流场温度t*、压强p*、摩尔分数mf*，基于优化的气体吸收系数数据库中的温度t、压强p、摩尔分数 mf数据点，选取数据库中临近t*左右的温度t1和t2、临近p*左右的压强p1和p2、临近mf*左右的摩尔分数mf1和mf2，取数据库中t＝t1和t2、p＝p1和p2、 mf＝mf1和mf2的8个气体吸收系数k
ti,pi,mfi
(σ)，i＝1-8。
[0178]
6.2)预测给定条件下的吸收系数谱线k(σ)：输入流场温度t*、压强p*、摩尔分数mf*，数据库数据点t1、t2、p1、p2、mf1、mf2，气体吸收系数k
ti,pi,mfi
(σ)， i＝1-8。通过三维线性插值算法预测给定条件下的气体吸收系数谱线k
t*,p*,mf*
(σ)。三维线性插值公式如下：
[0179]
td＝(t
*-t1)/(t
2-t1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(24)
[0180]
pd＝(p
*-p1)/(p
2-p1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0181]
mfd＝(mf
*-mf1)/(mf
2-mf1)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(26)
[0182][0183]
实施例7
[0184]
本发明优化的高温气体辐射传输特性计算方法同实施例1-实施例6，第五步所述的计算流场中沿los方向上辐射出射强度，包括以下几个步骤：
[0185]
7.1)通过los方法取流场中环境变量data：将传输路径上的流场介质分为 n层，为了方便计算，本发明取htv2羽流中垂直壁面方向上一条出射光线，均匀分为10层，每一层均视为等温均匀的介质，取流场每层的各参数均值表示为data1-data10。data1如图9所示。
[0186]
7.2)求解辐射传递方程：忽略散射，气体的辐射传递方程可表示为：
[0187][0188]
其中，k(σ)为在σ波数处的吸收系数；i
σ
为特定方向下σ波数处的辐射强度， s为光线入射面元；i
bσ
为特定方向下σ波数处的黑体辐射强度。
[0189]
对方程进行积分变换就可以得到沿los方向上的一维辐射传递递推公式：
[0190][0191]
其中n表示流场中的第n层，l为两层之间的距离；参数计算在4.4)和4.5) 给出。
[0192]
7.3)计算辐射出射强度i(σ)：从壁面出发，基于7.1)的流场数据和7.2) 的辐射传递递推公式，逐层计算光线经过第n层的辐射强度，最后得到辐射出射强度in(σ)。根据gauss-lobatto7点积分对应的7个权重参数，平均辐射出射强度i(σ)表达式为：
[0193][0194]
下面通过仿真对本发明的技术效果作详细的说明。
[0195]
1、仿真条件：
[0196]
用光谱仪tn6500检测火箭推进器羽流中的发射光谱，取高温流场的厚度为 10cm，温度t＝2200k，压强为40atm，混合气体摩尔分数分别为22.3％h2o、 9.2％co2和8.6％co，光谱数据库采用hitran。
[0197]
2、仿真结果和分析：
[0198]
图10是本发明得到的火箭羽流中一条los线上的气体辐射出射强度图，图 10的横轴代表波数，纵轴代辐射强度。用本专利提出的方法对高温流场中混合气体的辐射传输出射强度进行计算，结果如图10所示。可见预测结果与测量结果基本一致，在3.5～4.0μm处预测结果略低于测量结果，考虑计算中忽略散射引起。结合仿真结果可以看出采用本发明方法可以良好地预测高温气体辐射出射强度，为后续辐射传输特性分析提供数据基础。
[0199]
图11是本发明得到的带宽范围对多宽度谱带k分布模型计算效率和误差的影响图，图11的横轴代表谱带划分的带宽范围，a纵轴代表误差比，b纵轴代表提高的效率。通过图11能够得到在带宽300cm-1
以内，本发明预测结果与传统逐线积分结果相比误差在5％以内，与传统谱带k分布模型结果相比效率提高可达30％左右。传统谱带k分布模型在对辐射
源进行辐射测量时难以在全光谱范围内同时保证精度和效率的提高，利用本发明的多宽度谱带k分布模型，能够有效地解决该问题，并为开展后续辐射传输特性分析方面的相关研究奠定基础。
[0200]
简而言之，本发明公开的一种优化的高温气体辐射传输特性计算方法，主要针对复杂辐射源，在全光谱范围内，提出了一种兼顾精度和效率的辐射传输特性计算优化方法，其实现过程为：获取精确的气体辐射特性参数；建立多宽度谱带k分布模型；计算优化的气体辐射特性参数；建立优化的气体辐射特性参数数据库；对给定条件下的气体辐射特性参数进行精准预测；计算辐射传输的出射强度。本发明通过建立准确高效的辐射特性参数计算模型和精准地预测辐射传输特性参数，优化了辐射传输方程的求解，避免了传统谱带模型在计算辐射传输时无法兼顾精度和效率的问题，为高温气体辐射传输特性的计算提供了新思路。
[0201]
应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、cd或dvd-rom的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
[0202]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。