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摘要
为了观测高超声速飞行器头部模型在高温流场下的烧蚀现象，基于电荷耦合器件（CCD）相机图像比色测温方法，获得电弧风洞烧蚀模型表面温度随时间演化数据。通过追踪模型边缘温度场变化，给出模型烧蚀过程中形变过程，提取驻点及其他边缘点后退量随时间变化数据。利用最小二乘法和长短期记忆网络（LSTM）方法对烧蚀后退量数据进行拟合与预测，LSTM算法主要包括网络结构设计、模型训练、目标函数设定和预测过程的算法实现等。通过与烧蚀模型不同位置后退量时间序列预测与试验对比发现：最小二乘法主要适合烧蚀后退量为线性区域的拟合与预测；LSTM网络不但适用于烧蚀后退量线性区域，还适合于端头边缘烧蚀后退量非线性变化区域数据的拟合与预测。
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