《计测技术》推荐｜航空工业计量所赵俭、李书缘：融合RBF插值与CNN⁃LSTM的分层物理约束环形温度场重建方法

导读

发动机环形燃烧室温度场存在径向梯度异质性、环向周期性波动、局部回流温度反转等复杂分布特征，传统插值、纯深度学习两类重建方法分别存在细节丢失、生成违背热力学异常温度区等缺陷，难以兼顾空间分辨力与物理真实性。

本文提出了自适应RBF插值、CNN-LSTM特征提取、分层物理约束三者融合的重建方案。该文紧扣燃烧室测温工程刚需，算法将传统插值、深度学习与传热物理机制有机结合，突破单一方法短板；试验设计完整规范，设置独立验证测点与多组对照、消融实验，数据详实可靠，成果在温度场高精度重建领域具备较强创新价值与工程落地意义。

融合RBF插值与CNN⁃LSTM的分层物理约束环形温度场重建方法

作者：李书缘，赵俭^*

作者单位：中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所

摘  要：针对环形温度场存在的径向梯度异质性、环向周期性波动、局部温度反转等复杂分布特征，以及传统重建方法难以适配环形结构、重建结果物理合规性不足的问题，提出一种融合自适应径向基函数（RBF）插值、卷积神经网络（CNN）⁃长短时记忆（LSTM）混合网络的分层物理约束的环形温度场重建方法。首先采用核参数随径向距离动态自适应的混合核RBF插值算法，完成稀疏测点数据的初步插值，构建初始温度场；再利用CNN⁃LSTM混合网络提取温度场空间局部特征与环向周期特征，实现初始温度场的残差修正；最后结合热传导物理规律，针对温度场不同区域的分布特性施加差异化分层物理约束，有效提升重建结果的物理合理性与可信度。多工况试验结果表明：本文方法在500、1 000、1 750 K典型工况下的重建误差均满足工程5%的误差阈值要求，温度场空间分辨力可达0.5 mm，优于2 mm的工程设计指标。消融实验验证了LSTM模块可有效保障温度场环向分布连续性，分层物理约束能够显著提升重建结果的物理可信度。该方法可为航空发动机环形温度场高精度重建、设备状态监测与性能优化提供可靠的技术支撑。

关键词：环形温度场；CNN⁃LSTM混合网络；分层物理约束；RBF插值；网格化插值；温度场重建；深度学习；数据融合

作者简介

李书缘，工程师，主要研究方向为高温气流温度测量校准。

赵俭，研究员，博士生导师，中国空天动力联合会试验测试与检测技术专委会委员。主要研究方向为气流温度测量与校准技术。主持科研项目20余项，获省部级及一级学会科学技术奖15项，发表论文70余篇，主持出版专著1部，主持编写标准规范6项，获授权发明专利19项。

研究室介绍

航空工业计量所  动态温度及流速研究室

拥有国内配套最完备的气流温度校准风洞群。研究室可开展温度传感器动态特征、恢复特性、辐射误差及综合测温偏差校准，提供传感器试验、产品检测与设计验证全流程服务；能够按需模拟各类高温、高速复杂工况，出具专业产品性能分析报告。

全文链接

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引用格式：李书缘， 赵俭. 融合RBF插值与CNN-LSTM的分层物理约束环形温度场重建方法［J］. 计测技术， 2026， 46（3）：110-122.

Citation：LI S Y， ZHAO J. A method for annular temperature field reconstruction fusing RBF interpolation， CNN⁃LSTM and hierarchical physical constraints［J］. Metrology & Measurement Technology， 2026， 46（3）：110-122.

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供稿：李书缘

编审：刘宇轩

排版：马鹤伟

监制：韩   冰