基于RBFNN自适应网格的温度场热点追踪声学方法研究

来源：计量学报杂志2025年第8期北京时间：

作者：王哲, 孔倩, 姜根山, 赵义豪, 刘月超

摘要：为提高声学层析成像温度场重建性能及热点追踪能力，建立了基于改进的径向基函数神经网络（IMRBFNN）声学温度场重建模型，并提出基于温度梯度自适应的网格划分和布点方案。该方法在RBFNN隐藏层加入多项式作为修正项建立IMRBFNN重建模型。首先将测量区域均匀划分网格进行初始温度场重建，依据温度梯度信息创建概率分布数组，在区域内填充不同尺寸、相互之间无覆盖的圆，然后应用Voronoi多边形镶嵌法则对区域进行多边形划分，对分布点重建温度场。与经典最小二乘法、Tikhonov正则化方法对比，该方法可有效将温度场信息可视化并追踪热点位置，单热点温度场重建误差<2%。在自主研发的声波测温实验系统中，可检测到加热器移动0.25 m时的热点成像。仿真和实验均表明该声学方法能有效实现温度场热点追踪。

关键词：温度场重建,热点追踪,声学层析成像,网格自适应,改进径向基函数神经网络

基金资助：国家自然科学基金(12104151)