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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114202618B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111545073.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T17/00；該發(fā)明授權(quán)基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法是由郭珍艷;榮韶華;吳春霞;宋旸;張玉杰;高志山;袁群設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法，包括以下步驟：將有限角度燃燒火焰場(chǎng)投影圖的一維投影數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)；燃燒火焰場(chǎng)的物理三維結(jié)構(gòu)特征分布作為約束火焰場(chǎng)重建結(jié)果的先驗(yàn)知識(shí)，將其以正則項(xiàng)引入損失函數(shù)；基于該損失函數(shù)對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；通過(guò)訓(xùn)練建立優(yōu)化的殘差網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)有限角度燃燒火焰場(chǎng)實(shí)現(xiàn)高精度三維重建。本發(fā)明構(gòu)建的殘差網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崿F(xiàn)火焰燃燒場(chǎng)在投影角度受限條件下的火焰發(fā)射層析三維重建，和傳統(tǒng)的代數(shù)迭代類(lèi)算法（ART）重建結(jié)果相比，基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)模型在角度受限條件下所得到的重建結(jié)果具有更高的重建精度，并且在計(jì)算時(shí)間上具有優(yōu)越性，重建速率更快。

本發(fā)明授權(quán)基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于物理約束的殘差網(wǎng)絡(luò)有限角度燃燒場(chǎng)三維重建方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：通過(guò)基于相機(jī)陣列的火焰發(fā)射層析重建裝置的M個(gè)不同位置的CCD相機(jī)采集N幀連續(xù)的火焰投影圖像，每幀由M個(gè)CCD相機(jī)同時(shí)各采集一幅火焰投影圖像構(gòu)成，N500；提取M×N張火焰投影圖像中包含火焰發(fā)射強(qiáng)度投影的位置，將該位置對(duì)應(yīng)的同一行投影圖的一維投影數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)的像素大小為h×l，共K張，K≥10000；將輸入數(shù)據(jù)按照8:2的比例分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；步驟2：根據(jù)燃燒火焰場(chǎng)的三維物理結(jié)構(gòu)分布特征，構(gòu)建三維火焰損失函數(shù)；具體如下：步驟2-1、火焰燃燒過(guò)程中產(chǎn)生的化學(xué)自由基是非負(fù)的，自由基的分布均勻而有規(guī)律，同時(shí)也有邊界；燃燒火焰場(chǎng)的三維結(jié)構(gòu)特征分布作為約束火焰場(chǎng)重建結(jié)果的先驗(yàn)知識(shí)，將先驗(yàn)知識(shí)作為正則項(xiàng)引入損失函數(shù)；選取的正則項(xiàng)RTV表示三維火焰場(chǎng)的二維分布在X方向和Y方向上所有體素的梯度之和，正則項(xiàng)RTV的最小化表示為 其中，u代表三維火焰燃燒場(chǎng)在X方向和Y方向上的二維分布；n表示三維火焰燃燒場(chǎng)二維分布的體素總數(shù)，x代表體素在X方向的序號(hào)、y代表體素在Y方向的序號(hào)，是三維火焰燃燒場(chǎng)在X方向上的梯度，是三維火焰燃燒場(chǎng)在Y方向上的梯度；式1利用SplitBregman迭代算法進(jìn)行求解，令中間變量中間變量同時(shí)，添加懲罰函數(shù)將式1轉(zhuǎn)化為一個(gè)非約束的最優(yōu)化問(wèn)題： 其中，λ1是控制迭代的松弛因子，bx,by均是添加的懲罰變量；求得 其中，第k次迭代時(shí)的疊加變量Sk為 則更新后的正則化項(xiàng)LR為 步驟2-2、將均方根誤差引入損失函數(shù)：均方根誤差LMSE的公式如下 其中，T表示數(shù)據(jù)總量的大小，U表示預(yù)測(cè)值，P表示真實(shí)值；步驟2-3、三維火焰損失函數(shù)Lloss表示為L(zhǎng)loss＝LMSE+λLR7其中λ表示正則化項(xiàng)的權(quán)重系數(shù)；步驟3：將訓(xùn)練集輸入殘差網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)將火焰層析的重建三維場(chǎng)真實(shí)分布的二維橫截面作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入殘差網(wǎng)絡(luò)，利用損失函數(shù)對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到優(yōu)化的殘差網(wǎng)絡(luò)模型；具體如下：步驟3-1、采用Adam優(yōu)化算法來(lái)優(yōu)化殘差網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)；步驟3-2、設(shè)置批次大小、批次數(shù)、學(xué)習(xí)率；步驟3-3、將訓(xùn)練集輸入殘差網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)將火焰層析的重建三維場(chǎng)真實(shí)分布的二維橫截面作為標(biāo)簽數(shù)據(jù)輸入殘差網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)三維火焰損失函數(shù)Lloss的收斂速率和函數(shù)值，逐步減小學(xué)習(xí)率后對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練，直到殘差網(wǎng)絡(luò)達(dá)到設(shè)定的迭代次數(shù)且三維火焰損失函數(shù)Lloss在連續(xù)W個(gè)周期沒(méi)有下降時(shí)，訓(xùn)練結(jié)束，得到殘差網(wǎng)絡(luò)模型，W＞50；步驟4：將測(cè)試集輸入殘差網(wǎng)絡(luò)模型，隨后對(duì)殘差網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的二維分布進(jìn)行三維疊加重建，得到火焰層析三維結(jié)構(gòu)分布。

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