一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法

本发明涉及一种热流的辨识方法，具体涉及一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的烧蚀材料表面热流辨识方法。

背景技术：

1、在高超声速飞行器热防护系统设计中，在保证其安全性的前提下，尽量减轻防热系统的重量是提高飞行器有效载荷的重要手段。系统的轻量化则需要准确测量飞行器高速飞行时的表面热流，从而选择合适的防热技术及材料。

2、自发现烧蚀现象以来，烧蚀防热技术在各类高超声速飞行器上就得到极大的应用。烧蚀防热是指在超高温、大热流密度等苛刻的气动环境下，防热材料发生分解、熔化以及升华等复杂的物理化学变化，通过材料自身的质量损失带走大量热量。在烧蚀防热过程中，材料表面会产生一定的后退量，烧蚀后退不仅会改变飞行器气动外形还会破坏内部的传感设备从而无法完成烧蚀材料表面热流测量。因此需要通过反问题求解来估计表面热流。

3、在估计烧蚀材料表面热流时，部分研究是假设材料热物性是已知的，而对于烧蚀材料而言，不同的制备工艺乃至于不同批次，材料性能都会有较大差异，因此在辨识热流前应获得准确的材料热物性。烧蚀材料热物性往往难以测量，大都需要通过辨识获得材料的热物性。而随着烧蚀防热技术的更新迭代，烧蚀材料热物性存在不确定性大以及待辨识参数多等特点，这会大大增加反问题的不适定性。因此，来自热电偶的温度时间历程不能提供足够的信息来估计材料热物性和表面热流。

4、针对烧蚀材料热流辨识过程中，由于烧蚀后退以及多参数引起的不适定性问题。在内部温度时间历程的基础上，引入表面烧蚀后退信息，发展一种多源信息融合的辨识方法，对于烧蚀材料表面热流准确评估意义重大。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决烧蚀材料热流辨识过程中，由于烧蚀后退以及多参数引起的不适定性问题，提供一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的烧蚀材料表面热流辨识方法，该方法融合了表面后退信息与内部温度信息。同时，辨识过程中采用敏感性分析来确定动态贝叶斯中每个时间步长的关键参数，并在相对应的时间步长中只辨识关键参数。因此，随着观测信息类型的增加以及同时辨识参数数量的减少，可以提高辨识精度。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

3、一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，所述方法为：

4、步骤一：热物性辨识阶段，在固定热流边界条件下，辨识材料比热和热导率；

5、步骤二：热流辨识阶段，基于步骤一中获得的热物性(比热和热导率)，辨识变热流边界条件。

6、进一步地，所述步骤一具体为：

7、(1)根据升温特性将比热(cps)和热导率(k)分别离散为j个点，令m＝2j，形成热物性矩阵a＝[a1,a2,…ai,…am]，依据先验分布对每个点热物性随机抽样，每个参数共抽取n个样本，形成样本矩阵am×n；

8、(2)将样本矩阵am×n代入下面烧蚀模型中，联立公式(1)～(5)求解获得材料的表面后退量和内部温度响应内部温度响应即方程(1)中的t，是由n组样本热物性计算出来的n组的温度t的矩阵；样本矩阵am×n由方程组里cps和k组成；

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14、式(1)为内部能量平衡方程，等式含义具体为能量存储速率、传导热与热解气体流动带来的传导热三者总和为热解反应吸收的热量；ρs表示固体材料密度，cps表示固体材料比热，t表示温度，t表示时间，x表示材料内部热传递的方向，k表示热导率，mg表示热解气体流动速率，hg表示热解气体焓值；

15、式(2)表示内部质量平衡方程；

16、式(3)是由阿伦尼乌斯方程表示的材料密度变化，式中a表示指前因子，n表示反应级数，e表示材料热解反应活化能，r表示摩尔气体常数，ρv表示原始材料密度，ρc表示碳化材料密度；

17、式(4)为表面能量平衡方程，等式含义具体为沿壁面法线方向的传导热流等于对流热、热解气体和边界层气体之间的反应热、碳化层和边界层气体之间的反应热、表面辐射热流和壁面向外辐射热流五者的总和；表示壁面法线方向，下标w表示壁面，ρe代表边界层中气体密度，ue为边界层中气体流速，ch代表修正的斯坦顿数，hr表示恢复焓，hw表示壁面焓，mc为材料表面碳化层的质量烧蚀速率，hc表示表面碳化层的焓值，αw表示辐射吸收率，qrad表示辐射热流，ε为表面发射率，σ为斯坦顿-玻尔兹曼常数，tw表示壁面温度，tamb表示外部环境温度；

18、式(5)为表面后退量的公式；

19、(3)基于经典傅里叶幅度敏感性分析方法，根据样本矩阵am×n和内部温度响应计算每个热物性参数与时间相关的敏感性根据灵敏度阈值p将观测数据划分为区间l＝[l1,l2,…li,…lm]，其中li代表ai的敏感性高于阈值p的时间段，根据li中的第一个时间步，按时间顺序重新排列a和l，从而形成新的关于ai和li的序列和

20、(4)基于贝叶斯方法在时间段l1*里利用后退量和温度响应辨识a1*，将辨识出的a1*从a*里去除，重复步骤1～4，直至a*里所有的参数被辨识完成。

21、进一步地，采用分阶段辨识实现烧蚀材料热流辨识中热物性与热流之间的解耦，步骤一中采用固定热流边界，辨识热物性，步骤二中采用步骤一中辨识出的热物性辨识变热流边界。

22、进一步地，所述步骤一(2)中采用敏感性分析方法，根据待辨识参数与温度响应，获得待辨识参数与时间相关的敏感性。

23、进一步地，所述步骤一(3)中根据灵敏度阈值划分观测数据。

24、进一步地，步骤一(4)中辨识未知参数时，除内部温度信息外，引入表面后退量作为额外的观测数据，其中内部温度信息可由热电偶、光纤等方法获得，表面后退量可由断线法、摄影法以及超声法等方法获得。

25、进一步地，所述步骤二具体为：

26、(1)采用步骤一在辨识出的热物性a*，将表面热流依据时间离散成u个点，形成样本矩阵qu×n，将其代入烧蚀模型中，计算出材料的表面后退量和内部温度历程

27、(2)重复步骤一(2)和(3)，确定主要敏感热流q*及其相关区间l*，利用表面后退量和内部温度响应通过步骤一(4)辨识q*。

28、本发明相对于现有技术的有益效果为：本发明的辨识方法通过在动态贝叶斯网络中融合表面烧蚀后退和内部温度信息，能够有效降低反问题的不适定性，提高辨识精度。

技术特征：

1.一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：所述方法为：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：所述步骤一具体为：

3.根据权利要求2所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：采用分阶段辨识实现烧蚀材料热流辨识中热物性与热流之间的解耦，步骤一中采用固定热流边界，辨识热物性，步骤二中采用步骤一中辨识出的热物性辨识变热流边界。

4.根据权利要求2所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：所述步骤一(2)中采用敏感性分析方法，根据待辨识参数与温度响应，获得待辨识参数与时间相关的敏感性。

5.根据权利要求2所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：所述步骤一(3)中根据灵敏度阈值划分观测数据。

6.根据权利要求2所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：步骤一(4)中辨识未知参数时，除内部温度信息外，引入表面后退量作为额外的观测数据，其中内部温度信息可由热电偶、光纤等方法获得，表面后退量可由断线法、摄影法以及超声法等方法获得。

7.根据权利要求1所述的一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法，其特征在于：所述步骤二具体为：

技术总结
一种基于多源信息融合动态贝叶斯网络的热流辨识方法；辨识方法分为两个阶段，第一阶段在固定热流下确定材料热物性，第二阶段采用第一阶段中的热物性，进而辨识表面热流。在动态贝叶斯网络中，首先将表面烧蚀后退量和内部温度历史数据信息作为观测节点，形成多源观测信息。同时，采用灵敏度分析获得动态贝叶斯网络中每个时间步长的关键参数，并且在相应的时间步长中仅辨识有限数量关键参数。本发明提供的辨识方法增加了观测信息类型并减少了同时辨识参数数量，有效降低了烧蚀材料热流辨识中热流与热物性之间的双重不确定性，提高了辨识精度。

技术研发人员：孟松鹤,疏浩,高博,杨强,易法军,许承海,潘威振
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学
技术研发日：
技术公布日：2024/4/22