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文档摘要

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基于粒子群与神经网络算法的热传导反问题求解探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在科学与工程领域，热传导问题无处不在，从宇宙航天中航天器返回时的热防护，到生物医学里基于人体表面温度场变化分析病情；从冶金工业中高炉炼钢炉壁厚度的监测，到原子能技术中核反应堆内部温度的反演，热传导现象贯穿其中。热传导问题分为正问题和反问题，热传导正问题是在已知物体的几何形状、热物性参数、初始条件和边界条件下，求解物体内部的温度分布及热流密度等，其求解过程相对较为直接，可通过经典的传热学理论和数值方法，如有限差分法、有限元法等进行求解。然而，热传导反问题却与之截然不同，它是根据物体表面热流以及对物体内部的一点或多