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磁流体热疗系统多物理场耦合分析与优化设计

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第15-29页
    1.1 肿瘤磁热疗技术第15-26页
        1.1.1 传统癌症治疗简介第15-16页
        1.1.2 热疗及磁热疗简介第16-18页
        1.1.3 磁流体热疗的特点及关键技术第18-26页
    1.2 课题主要工作与意义第26-29页
        1.2.1 课题的主要工作第26-27页
        1.2.2 课题的意义第27-29页
2 纳米磁流体热疗系统分析设计理论与数学模型第29-41页
    2.1 纳米粒子基本特性第29-31页
    2.2 纳米粒子发热机制第31-38页
        2.2.1 纳米粒子弛豫时间第32-33页
        2.2.2 纳米粒子磁化率第33-35页
        2.2.3 磁流体功率耗散第35-38页
    2.3 磁流体热疗磁场发生装置第38页
    2.4 纳米磁流体电磁系统设计的数学模型第38-40页
    2.5 本章小结第40-41页
3 纳米磁流体热疗系统多物理耦合场分析第41-57页
    3.1 时谐电磁场有限元分析模型第41-46页
        3.1.1 时谐电磁场定解问题第42-43页
        3.1.2 媒质特性参数第43-44页
        3.1.3 时谐电磁场有限元方程第44-46页
    3.2 温度场有限元模型第46-52页
        3.2.1 温度场定解问题第46-50页
        3.2.2 温度场特性参数第50页
        3.2.3 温度场有限元方程第50-52页
    3.3 温度场的非线性迭代求解第52-54页
    3.4 时谐磁场-温度场耦合分析与计算第54-55页
        3.4.1 多物理场耦合分析基础第54页
        3.4.2 磁流体热疗系统耦合分析第54-55页
    3.5 本章小结第55-57页
4 纳米磁流体热疗系统设计的多目标优化算法第57-76页
    4.1 优化算法研究简述第57-61页
        4.1.1 传统单目标优化算法第58-60页
        4.1.2 进化类多目标优化算法第60-61页
    4.2 基于Pareto最优的多目标适应度计算第61-65页
        4.2.1 可行解和可行解集合第62页
        4.2.2 支配关系及帕累托最优解第62-63页
        4.2.3 基于帕累托最优解的适应度计算第63-65页
    4.3 QPSO-DET混合多目标优化算法第65-70页
        4.3.1 QPSO算法粒子位置更新第66-68页
        4.3.2 DE和Utabu算法的更新公式第68-69页
        4.3.3 算法流程图第69-70页
    4.4 算法测试第70-75页
        4.4.1 测试函数简介第70-71页
        4.4.2 算法验证第71-75页
    4.5 本章小结第75-76页
5 纳米粒子分布后处理技术第76-88页
    5.1 径向基函数理论基础第76-79页
        5.1.1 常用径向基函数第77-78页
        5.1.2 MQ径向基函数形状参数的自适应选择第78-79页
    5.2 函数测试第79-87页
        5.2.1 测试函数及特性说明第79-81页
        5.2.2 插值运算实施及试验图表第81-87页
    5.3 本章小结第87-88页
6 磁流体热疗系统优化设计实例第88-106页
    6.1 线圈形状优化设计第88-95页
        6.1.1 磁场分析第89-90页
        6.1.2 温度场分析第90-91页
        6.1.3 耦合分析第91页
        6.1.4 多目标优化第91-92页
        6.1.5 数值计算结果第92-95页
    6.2 磁流体分布优化设计第95-104页
        6.2.1 多点注射优化设计第95-100页
        6.2.2 纳米磁流体任意分布优化设计第100-104页
    6.3 本章小结第104-106页
7 全文总结第106-107页
攻读博士学位期间主要的研究成果第107-108页
参考文献第108-116页

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