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多孔介质热物性测试中的参数辨识与优化算法研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-11页
目次第11-14页
图清单第14-15页
附表清单第15-16页
1 绪论第16-19页
   ·研究背景与意义第16-17页
   ·研究现状第17-18页
   ·章节安排第18-19页
2 多孔介质热物性参数辨识的问题分析与智能优化算法第19-25页
   ·多孔介质热物性参数辨识的必要性第19-21页
     ·热探针模型第19-20页
     ·辨识热物性参数的必要性第20-21页
   ·辨识热物性参数的目标函数与求解难点第21-23页
     ·辨识热物性参数的目标函数第21-22页
     ·辨识热物性参数的难点第22-23页
   ·智能优化算法求解第23-24页
   ·本章小结第24-25页
3 参数辨识的算法研究第25-35页
   ·多孔介质热物性参数算法求解流程第25-27页
   ·区间粒子群搜索改进算法求解第27-31页
     ·算法优缺点分析及改进方法第27-29页
     ·区间粒子群搜索改进算法的关键因素第29-30页
     ·区间粒子群搜索改进算法求解步骤第30-31页
   ·遗传算法-模拟退火算法混合求解第31-32页
     ·遗传算法-模拟退火算法混合求解的研究第31-32页
   ·并行计算第32-34页
     ·并行计算的引入第32-33页
     ·并行计算的结合第33-34页
   ·本章小结第34-35页
4 算法实现与数值分析第35-65页
   ·算法实现流程第35-36页
   ·算法的具体实现流程第36-41页
     ·区间粒子群搜索改进算法求解第36-37页
     ·遗传算法-模拟退火算法混合求解第37-41页
   ·参数设置第41-43页
     ·寻找最优参数的关键问题第41-42页
     ·两种求解方法最佳参数第42-43页
   ·算法的应用与改进比较第43-60页
     ·区间粒子群搜索改进算法求解第44-54页
     ·遗传算法-模拟退火算法混合求解第54-60页
   ·求解方法的比较第60-64页
     ·算法求解的准确性第61-62页
     ·算法求解的速度性第62-63页
     ·算法求解的稳定性第63-64页
   ·本章小结第64-65页
5 误差分析及工程应用第65-74页
   ·误差因素分析第65-69页
     ·时间偏移因素对参数辨识结果影响第65-67页
     ·数据有效位数选取因素对参数辨识结果影响第67-68页
     ·加热线功率偏差因素对参数辨识结果影响第68-69页
   ·参数辨识的工程应用第69-73页
     ·基于热探针法的测试系统第69-70页
     ·实测数据的热物性参数辨识第70-73页
   ·本章小结第73-74页
6 总结与展望第74-76页
   ·总结第74-75页
   ·展望第75-76页
参考文献第76-79页
作者简历第79页

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