論文の概要: Measurement of Hybrid Rocket Solid Fuel Regression Rate for a Slab
Burner using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11276v1
- Date: Wed, 25 Aug 2021 14:57:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-26 14:52:23.655513
- Title: Measurement of Hybrid Rocket Solid Fuel Regression Rate for a Slab
Burner using Deep Learning
- Title(参考訳): 深層学習によるスラブバーナのハイブリッドロケット固体燃料回帰速度の測定
- Authors: Gabriel Surina III, Georgios Georgalis, Siddhant S. Aphale, Abani
Patra, Paul E. DesJardin
- Abstract要約: 本研究では, ハイブリッドロケット燃料用2次元スラブバーナ実験において, 燃料回帰率を測定するための画像ベースディープラーニングツールを提案する。
高強度フラッシュのDSLRカメラを使用して、燃焼中の画像をキャプチャし、その画像を使用して燃料境界を見つけ、レグレッション率を算出する。
実験画像から燃料を分離するために,U-net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを探索した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents an imaging-based deep learning tool to measure the fuel
regression rate in a 2D slab burner experiment for hybrid rocket fuels. The
slab burner experiment is designed to verify mechanistic models of reacting
boundary layer combustion in hybrid rockets by the measurement of fuel
regression rates. A DSLR camera with a high intensity flash is used to capture
images throughout the burn and the images are then used to find the fuel
boundary to calculate the regression rate. A U-net convolutional neural network
architecture is explored to segment the fuel from the experimental images. A
Monte-Carlo Dropout process is used to quantify the regression rate uncertainty
produced from the network. The U-net computed regression rates are compared
with values from other techniques from literature and show error less than 10%.
An oxidizer flux dependency study is performed and shows the U-net predictions
of regression rates are accurate and independent of the oxidizer flux, when the
images in the training set are not over-saturated. Training with monochrome
images is explored and is not successful at predicting the fuel regression rate
from images with high noise. The network is superior at filtering out noise
introduced by soot, pitting, and wax deposition on the chamber glass as well as
the flame when compared to traditional image processing techniques, such as
threshold binary conversion and spatial filtering. U-net consistently provides
low error image segmentations to allow accurate computation of the regression
rate of the fuel.
- Abstract(参考訳): 本研究では, ハイブリッドロケット燃料用2次元スラブバーナ実験において, 燃料回帰率を測定するための画像ベースディープラーニングツールを提案する。
スラブバーナー実験は、燃料回帰速度の測定によりハイブリッドロケットにおける境界層燃焼の機構モデルを検証するために設計された。
高輝度フラッシュ付きデジタル一眼レフカメラは、燃焼中の画像を撮影するために使用され、画像は燃料境界を見つけて回帰率を計算するために使用される。
実験画像から燃料を分離するために,U-net畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを検討した。
モンテカルロドロップアウトプロセスは、ネットワークから発生する回帰率の不確かさを定量化するために使用される。
U-net計算レグレッションレートは文献の他の手法の値と比較され、10%未満の誤差を示す。
酸化剤フラックス依存性の研究を行い、トレーニングセット内の画像が過飽和でない場合、回帰速度のU-net予測が酸化剤フラックスとは独立であることを示す。
モノクロ画像を用いた訓練は検討され,高騒音画像からの燃料回帰率の予測には成功していない。
このネットワークは、しきい値の2値変換や空間フィルタリングといった従来の画像処理技術と比較して、室内ガラスのすす、ピット、ワックス堆積によるノイズを除去するのに優れている。
u-netは、燃料の回帰率を正確に計算できるように、一貫して低エラー画像分割を提供する。
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