基于改進(jìn)布谷鳥算法的熱物性參數(shù)反演.pdf

1、熱物性參數(shù)反演具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價值，可以通過迭代方法或優(yōu)化算法來數(shù)值求解。優(yōu)化算法主要包括梯度類算法和啟發(fā)式算法。共軛梯度法因其儲存空間和計算量小等優(yōu)點被廣泛使用。共軛梯度法屬于局部搜索算法，其對于迭代初始值敏感。作為一個新的啟發(fā)式算法，布谷鳥算法帶有全局搜索的天性，這為反問題的求解提供了一個強(qiáng)有力的工具。針對布谷鳥算法收斂速度慢的問題，將共軛梯度法法引入到布谷鳥算法中形成改進(jìn)布谷鳥算法，可以高效準(zhǔn)確地求解反問題。本文主要基

2、于邊界元法和改進(jìn)布谷鳥算法反演二維熱傳導(dǎo)問題熱物性參數(shù)。
　　針對非線性穩(wěn)態(tài)熱傳導(dǎo)問題，采用Kirchhoff變換將非線性熱傳導(dǎo)問題轉(zhuǎn)化為線性熱傳導(dǎo)問題，反演導(dǎo)熱系數(shù)。針對瞬態(tài)熱傳導(dǎo)問題，考慮不含熱源和含有熱源的情況，引入一個變換將帶熱源熱傳導(dǎo)問題轉(zhuǎn)換為無熱源熱傳導(dǎo)問題，反演熱擴(kuò)散系數(shù)。針對非線性瞬態(tài)熱傳導(dǎo)問題，也采用Kirchhoff變換將非線性熱傳導(dǎo)問題轉(zhuǎn)化為線性熱傳導(dǎo)問題，反演導(dǎo)熱系數(shù)。算例討論了單元數(shù)量、測點數(shù)量、鳥巢數(shù)量