热传导反问题智能化识别

基于一种时域精细算法和蚁群算法,利用测量信息和计算信息构造最小二乘函数,将多宗量反演识别问题转化为一个优化问题,建立了求解多宗量一维瞬态非线性热传导反问题的智能优化数学模型.可对非线性内热源强度、导温系数和边界条件等多个热学参数进行组合识别.对信息测量误差作了初步探讨,数值验证给出令人满意的结果.结果表明该计算模型能够对非线性多宗量热传导反问题进行有效的求解,并具有较高的计算精度.     

非线性热传导反问题数值求解

引入Bregman距离函数,建立了非线性热传导反问题的一种数值求解模式,可对非线性导热系数和边界条件等宗量进行单一和组合识别．所建的有限元正／反演模型分别考虑了非均质和分布参数的影响,并应用同伦算法进行反演求解,探讨了信息测量误差和变量初值对反演结果的影响．数值验证取得了满意的结果．     

同伦优化算法求解稳态传热反演问题

应用同伦算法求解多宗量稳态热传导反问题，建立了便于敏度分析的有限元正演模型，考虑了非均质和分布参数的影响．可对导热系数、边界条件等进行单个和联合识别．数值验证取得了满意的结果，并对误差作了初步的探讨．     

共轭梯度法求解瞬态传热组合边界条件多宗量反问题

提出求解瞬态热传导边界条件反问题的一般数值模式，并导出了相关的敏度计算公式．应用共轭梯度技术进行求解，在单一和组合识别中，探讨了测点数目、数据噪音和初值对反演结果的影响，数值验证给出了令人满意的结果。     

基于PSO算法的求解热传导反问题的应用研究

给出了一类热传导反问题的数学模型,并采用粒子群优化算法对该热传导反问题进行了相变界面位置的反演求解.在标准PSO的基础上,研究了基于自适应PSO的热传导反问题的参数优化方法,并对粒子群优化算法中粒子数、粒子最大移动速度和加速系数的取值进行了讨论.仿真结果表明:在热传导反问题的优化求解中,PSO算法具有较高的精度和较好的收敛速度.     

稳态热传导线源识别反问题的数值通解方法

提出了一种稳态热传导源项识别反问题的求解方法.构造了基于有限元数值解,满足热传导控制方程和边界条件、离散形式、以热源强度为变量的数值通解显式表达,从而将热传导源项识别反问题转化为多元极值问题,能够方便地反演出热源强度.推导了基本计算公式,讨论了热传导源项识别中热源强度的数学建模问题,进行了算法的误差分析.并以模具加热板的热源设计为算例,验证了算法的正确性与实用性.这对进一步研究热源空间分布识别和多维源项识别反问题具有重要意义.     

共轭梯度法求解多宗量稳态传热反问题

提出稳态热传导反问题中热物性参数和边界条件多宗量反演的一般数值求解模式，导出了敏度计算公式，并应用共轭梯度技术进行求解，探讨了测点数目和测量误差对反演结果的影响，数值验证给出了令人满意的结果．     

广义边界控制法在多层热传导边界识别问题中的应用

基于有限元(FEM)的广义边界控制法可应用于求解固体力学的反问题。带有柯西数据(部分边界的温度值与热流值)的多层热传导边界识别问题是一类反向热传导问题。研究用该方法求解带有柯西数据的一维多层热传导边界识别问题,并证明了该方法的可行性。数值实例证实基于有限元的广义边界控制法对多层热传导边界识别问题是有效且稳定的。     

热传导方程稳恒源项识别的模拟退火算法

给出了利用模拟退火算法求解热传导方程稳恒源项识别的一种新方法.该方法把源项识别反问题转化为优化问题,用模拟退火算法求解.通过数值模拟对本算法的可行性和有效性进行了验证,结果表明,此法是可行的、有效的,并且具有较高的精度.     

一维抛物型方程参数识别反问题的数值解法

以函数逼近和Tikhonov正则化为基础，利用算子识别摄动法和线性化技术提出求解一维抛物型偏微分方程参数识别反问题的迭代算法，拓宽了求解此类反问题泛定方程和初边值条件的适用范围。数值模拟的结果表明，用此迭代法求解参数识别反问题具有数值精度高、稳定性好、收敛速度快的特点。     

二维稳态导热反问题的正则化解法

构造求解二维导热反问题的数值迭代解法,并以含内热源二维导热问题为背景,采用该迭代解法确定材料热传导系数。在每个迭代步中采用Tikhonov正则化方法克服反问题固有的不适定性。数值算例表明,该方法可行、有效,不仅适用于单介质热物性参数反演问题,而且适用于多介质热物性参数反演问题。     

多宗量稳态热传导反问题测点信息研究

针对稳态热传导反问题,从多宗量的角度出发,对测点信息的选取作了探讨.借助有限元空间离散技术,建立了正演分析模型,利用误差信息构造最小二乘函数,建立反演模型,分别探讨了单一和多宗量组合参数识别时测点信息的选取,给出了相关数值算例,总结了一般性规律.     

一类热传导反问题中边界温度场的重建算法

给出了一类二维热传导方程反问题中边界温度场的重建算法。首先将反问题归结为一泛函极小化问题;然后通过对未知边界的有限维逼近,将反问题分解成一系适定的热传导方程正问题;最后根据偏微分方程线性问题的叠加原理,将泛函极小化问题离散为线性代数方程组,再应用Tikhonov正则化方法求解线性代数方程组,从而获得边界温度场的数值解。数值算例表明了本文的算法是有效的,且具有较强的稳定性。     

基于导热反问题的管道内部缺陷诊断

根据外壁面的温度分布计算内壁面的几何边界是一类不适定的导热反问题。在建立具有不规则内壁缺陷的管道二维稳态传热模型的基础上,将反问题转化成正问题和最优化问题。采用有限元方法求解导热正问题,利用外壁面温度分布,从目标函数的泛函变分出发,根据共轭梯度法,实现了内壁几何边界的识别。通过对几种典型缺陷的数值计算,分析了初值选取、测量误差和传热边界条件等对反演结果的影响,验证了方法的有效性和稳定性。     

应用混合优化算法求解一类热传导反问题

热传导反问题具有非线性,不适定性等特点,研究方法很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在遗传算法的基础上,研究了基于遗传算法+梯度法的混合优化算法求解一类热传导反问题.具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法寻找最优参数组合.进行了大量仿真实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,混合优化算法性能优越,具有良好的收敛性和快速性.