| 第一章 综述 | 第1-14页 |
| 1-1 前言 | 第8页 |
| 1-2 反问题概述 | 第8-11页 |
| 1-2-1 反问题的概念及工程应用 | 第8页 |
| 1-2-2 反问题的研究与发展状况 | 第8-9页 |
| 1-2-3 反问题的分类 | 第9-10页 |
| 1-2-4 反问题的理论背景 | 第10页 |
| 1-2-5 反问题的特点 | 第10页 |
| 1-2-6 反问题的研究内容 | 第10-11页 |
| 1-3 导热反问题概述 | 第11-12页 |
| 1-3-1 导热反问题的工程应用 | 第11页 |
| 1-3-2 导热反问题的研究与发展状况 | 第11-12页 |
| 1-3-3 导热反问题的分类 | 第12页 |
| 1-4 神经网络和遗传算法的引入 | 第12-13页 |
| 1-4-1 导热反问题求解所存在的问题 | 第12-13页 |
| 1-4-2 人工神经网络和遗传算法的引入 | 第13页 |
| 1-5 本文的主要工作 | 第13页 |
| 1-6 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 导热反问题理论及其传统解法 | 第14-27页 |
| 2-1 导热反问题的典型实例及其相关知识 | 第14-16页 |
| 2-2 导热反问题的病态性分析 | 第16-18页 |
| 2-3 导热反问题的精确解法 | 第18-21页 |
| 2-3-1 精确解的一般形式 | 第18-20页 |
| 2-3-2 常见几何形状下的表达式 | 第20-21页 |
| 2-4 导热反问题的近似解法 | 第21-26页 |
| 2-4-1 单时间步法 | 第21-22页 |
| 2-4-2 明确函数法 | 第22-23页 |
| 2-4-3 序列化求解法 | 第23-24页 |
| 2-4-4 新兴解法简介 | 第24-26页 |
| 2-5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 神经网络和遗传算法理论概要 | 第27-39页 |
| 3-1 神经网络概述 | 第27-30页 |
| 3-1-1 神经网络的发展 | 第27页 |
| 3-1-2 神经网络的工程应用 | 第27页 |
| 3-1-3 神经网络的特点 | 第27-28页 |
| 3-1-4 神经元模型 | 第28-29页 |
| 3-1-5 神经网络的基本结构及分类 | 第29-30页 |
| 3-2 BP神经网络 | 第30-34页 |
| 3-2-1 BP神经元的传递函数 | 第30页 |
| 3-2-2 BP网络的结构 | 第30-31页 |
| 3-2-3 BP算法 | 第31-33页 |
| 3-2-4 BP算法的限制与不足 | 第33页 |
| 3-2-5 对BP算法的改进 | 第33-34页 |
| 3-3 RBF神经网络 | 第34-36页 |
| 3-3-1 RBF网络的神经元模型 | 第35页 |
| 3-3-2 RBF网络的网络结构 | 第35-36页 |
| 3-3-3 RBF网络的学习算法 | 第36页 |
| 3-4 遗传算法理论概要 | 第36-38页 |
| 3-4-1 遗传算法的产生与发展 | 第36页 |
| 3-4-2 GA的特点及应用领域 | 第36-37页 |
| 3-4-3 GA的基本组成 | 第37页 |
| 3-4-4 模式定理(Schema Theorem) | 第37-38页 |
| 3-4-5 GA的基本步骤 | 第38页 |
| 3-5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 用ANN和GA求解导热反问题的基本方法 | 第39-47页 |
| 4-1 用ANN求解导热反问题的基本方法 | 第39-40页 |
| 4-1-1 ANN求解反问题的理论基础 | 第39页 |
| 4-1-2 ANN求解导热反问题的基本方法 | 第39-40页 |
| 4-2 用于求解导热反问题的ANN的设计方法 | 第40-42页 |
| 4-2-1 ANN设计的一般规则 | 第40页 |
| 4-2-2 训练样本的前处理 | 第40-41页 |
| 4-2-3 隐层数及隐层神经元数的确定 | 第41-42页 |
| 4-2-4 初始权值的选择 | 第42页 |
| 4-2-5 提高网络推广能力的措施 | 第42页 |
| 4-3 用GA求解导热反问题的基本方法 | 第42-45页 |
| 4-3-1 用GA求解导热反问题的理论依据 | 第42页 |
| 4-3-2 用GA求解导热反问题的基本方法 | 第42-43页 |
| 4-3-3 关于本文算法收敛性的证明 | 第43-45页 |
| 4-4 用于求解导热反问题的GA的设计方法 | 第45-46页 |
| 4-4-1 编码方式的选择 | 第45页 |
| 4-4-2 评价函数的设计 | 第45-46页 |
| 4-4-3 选择算子的设计 | 第46页 |
| 4-4-4 交叉算子和变异算子的选择 | 第46页 |
| 4-5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 用ANN和GA求解一维导热反问题 | 第47-59页 |
| 5-1 一维导热反问题的物理模型 | 第47页 |
| 5-2 用ANN求解一维导热反问题 | 第47-51页 |
| 5-2-1 用RBF网络求解一维导热反问题 | 第47-50页 |
| 5-2-2 用BP网络求解一维导热反问题 | 第50-51页 |
| 5-3 用GA求解一维导热反问题 | 第51-55页 |
| 5-3-1 GA程序介绍 | 第51-53页 |
| 5-3-2 用GA求解一维导热反问题 | 第53-55页 |
| 5-4 ANN和GA的比较 | 第55-58页 |
| 5-4-1 BP网络和RBF网络的比较 | 第55-56页 |
| 5-4-2 ANN和GA的比较 | 第56-58页 |
| 5-5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 用ANN和GA求解多维导热反问题 | 第59-73页 |
| 6-1 多维导热反问题的物理模型 | 第59-60页 |
| 6-1-1 物理模型 | 第59-60页 |
| 6-1-2 正问题的温度场 | 第60页 |
| 6-2 用ANN求解多维导热反问题 | 第60-64页 |
| 6-2-1 BP网络的设计 | 第61页 |
| 6-2-2 仿真步骤 | 第61页 |
| 6-2-3 仿真结果 | 第61-64页 |
| 6-3 用GA求解多维导热反问题 | 第64-67页 |
| 6-3-1 GA的设计 | 第64页 |
| 6-3-2 仿真步骤 | 第64页 |
| 6-3-3 仿真结果 | 第64-67页 |
| 6-4 用ANN和GA求解正问题具有解析解的多维导热反问题 | 第67-72页 |
| 6-4-1 物理模型 | 第67-68页 |
| 6-4-2 正问题的温度场 | 第68-69页 |
| 6-4-3 用BP网络求解 | 第69-70页 |
| 6-4-4 用GA求解 | 第70-72页 |
| 6-5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 结论 | 第73-74页 |
| 7-1 本文主要结论 | 第73页 |
| 7-2 工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 附录A | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第83页 |