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摘要
对湍流流体进行超高速成像是研究流动燃烧机理、验证湍流流动模型和化学反应动力学模型的重要手段。平面激光诱导荧光(PLIF)技术是湍流火焰燃烧中间产物高速诊断的主要实验方法，针对超高速激光的间歇性导致其时序序列之间存在间断的问题，提出使用湍流火焰中OH自由基的PLIF实验数据，通过训练级联递归神经网络模型(CascadeRNN)建立历史图像序列和未来多帧图像的映射关系，实现预测未来多帧图像的目的，从而弥补激光光源在时序序列之间的间断。结果表明，所提出的模型能够从100kHz的16帧历史图像序列的输入中预测出未来8帧图像，并且有效地捕捉火焰的空间结构特性和时间序列上的演变规律，且预测结果优于其它模型。
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