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基于蚁群算法的寻源导热反问题研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题背景及研究意义第10-11页
   ·导热反问题的研究现状及发展动态第11-15页
     ·应用研究第12-13页
     ·反演方法研究第13-15页
   ·蚁群算法的研究现状第15-16页
   ·本文主要研究内容第16-18页
第二章 寻源导热反问题模型第18-37页
   ·寻源导热反问题模型第18-24页
     ·寻源导热反问题的数学模型第18-19页
     ·寻源导热反问题的蚁群系统(ACS)算法模型第19-23页
     ·寻源导热反问题的反演过程第23-24页
   ·具有点热源的导热正问题求解第24-30页
     ·数值求解过程第24-25页
     ·具有点热源导热正问题数学模型第25-27页
     ·方程离散第27-28页
     ·数值方法正确性验证第28-30页
   ·寻源导热反问题的反演结果第30-33页
   ·改进蚁群算法第33-37页
     ·蚁群算法的改进措施第33-34页
     ·改进蚁群算法计算结果第34-37页
第三章 测量信息对反演识别的影响第37-46页
   ·测量误差对反演识别的影响第37-39页
   ·测点个数对反演识别的影响第39-42页
   ·测点位置对反演识别的影响第42-44页
   ·小结第44-46页
第四章 蚁群参数对反演结果的影响第46-60页
   ·信息素浓度相对重要性的参数α第46-49页
   ·能见度相对重要性的参数β第49-52页
   ·全局循环时的信息素挥发系数ρ_(global)第52-54页
   ·局部循环时的信息素挥发系数ρ_(part)第54-56页
   ·决定利用先验知识与探索新路径之间的相对重要性参数 q_0第56-58页
   ·小结第58-60页
第五章 结论与展望第60-62页
   ·结论第60页
   ·展望第60-62页
参考文献第62-66页
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果第66-67页
致谢第67页

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