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基于面元优化处理技术的多光谱测温测量本发明公开了一种基于面元优化处理技术神经网络模型技术，对三角形面元进行二次调一种通过对面元进行细化、调整的优化处理方2步骤二、获取待测涡轮叶片的3D模型，将涡轮步骤三、基于面元法向量与参考方向向量夹角阈值步骤六、利用得到的二次调整后的三角形面元的参数S2.1对待测涡轮叶片的3D模型的曲面的每个边长取中点，将相邻的中点进行依次连S2.2、按照步骤S2.1对每个一级三角形面元取边长中点划分形成多个二级三角形面3连接层包括节点数分别为128和64两层全8.基于面元优化处理技术的多光谱测温测量45[0007]本发明还有一个目的是提供一种基于面元优化处理技术67步骤S4.2、将涡轮叶片的历史样本数据中的一次调整后的三角形面元的参数信8[0020]图1为本发明实施例1中所述基于面元优化处理技术的多光谱测温测量方法的流等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位9步骤S4.2、将涡轮叶片的历史样本数据中的一次调整后的三角形面元的参数信据权重调整三个方面。首先通过光谱仪从待测叶片表面收集1000K_1200K时，波长在本发明提供一种基于面元优化处理技术的多光谱测温测量方法，其包括以下步S202、按照S201对每个一级三角形面元取边长中点划分形成多个二级三角形面设置用于存储新生成顶点的数组‘subdividedVertices’和新面元的数组三角面元划分完成后，系统将对待测叶片整个区域所有面元进行能量梯度的测多通道光谱能量数据来实现，能量梯度的计算用来评估各面元内部温度变化的剧烈程度；辐射辐射能量梯度或辐射能量梯度值非常小的情况下面源的大小，将α值初始值设置为到二次调整后的三角形面元的参数信息，并提取二次调整后的三角形面元的光谱能量值；步骤S402、将涡轮叶片的历史样本数据中的一次调整后的三角形面元的参数信在训练中将被优化。选取各温度点下特征集1100nm_1400nm的数据作为训练集，1400nm_数，用以评估面元形状与实际测温效果之间的偏差。整个网络损失函数τ使用均方误差[0048]神经网络模型的批次大小设置32，迭代次数设置为50轮，学习率初始设置为范围0.05~0.1；此区域外其他待测面面元受反射辐射影响较小，评估银子设定范围0.1~反映了每个面元在不同波段下的温度情况，在计算出每个面元的各波段辐射亮度温度后，[0051]本发明提供的基于面元优化处理技术的多光谱测温方法，选取波段1100nm_素考虑的精细划分，后续温度反演步骤相同。采用传统划分方法，在1200K时测得温度为1.本发明通过对涡轮叶片模型进行精细的三角面元划分，

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