反问题

摘要： 本文研究了一类生物传热方程的灌注率函数反演问题。基于附加的非局部条件和有限差分的Crank-Nicolson方法,构造了重建灌注率函数的迭代算法;经进一步简化后,得到了反演灌注率的一个显格式。为克服计算的不稳定性,引入移动平均滤波方法对误差数据进行去噪,算例结果表明结合移动平均滤波去噪的数值反演算法是可行的,能有效反演出灌注率函数。

摘要： 采用基本解方法和Kalman滤波技术对含有不完备边界或未知参数的Poisson方程的反问题进行研究。通过有限观测点的测量值重建了方程中的不完备边界,得到较为准确的边界值;根据测量值及参数预测值,经过有限次滤波反演得到方程中未知参数值。结果表明:基本解方法和Kalman滤波技术相结合在处理二维Poisson方程的反问题时具有较强的鲁棒性,是解决反问题的有力工具。

摘要： 利用终端观测值,研究了非散度型退化抛物方程中重构源项的反问题。基于最优控制理论,将反问题转换为了最优控制问题。建立了控制泛函极小元的存在性和必要条件,并由必要条件得到了最优问题的局部唯一性和稳定性。

摘要： 高温燃烧现象广泛存在于航空航天、能源动力、冶金化工等工程领域的高温设备中.准确测量燃烧过程中的火焰温度分布,不仅有助于解析燃烧产物生成机理与热量传递过程,还可为设备安全运行、燃料充分利用及污染物有效控制提供支撑.针对发光火焰,建立了适用于半透明介质的光场卷积成像模型,以火焰的光场图像作为测量数据,重构了火焰的三维温度分布,并介绍了光场相机强度标定和几何标定过程,进一步研究了不同标定误差对火焰温度测量的影响.

摘要： 非均质材料参数识别在工程学、医学以及生物力学等众多领域具有重要意义。目前求解材料参数识别这类反问题主要采用优化方法,通常需要已知结构的全场位移信息,使含有位移的目标函数最小化,从而获得材料参数分布。然而在实际工程中,结构内部的位移较难测量且测量精度低。因此,本文拟提出一类仅利用边界位移就能进行非均质材料参数分布反演的方法。与一般基于全场位移的反演算法相比,基于边界位移场的反演算法,可在全场位移较难测得时,仍能较好地重建非均质材料的力学参数。本文拟利用该方法对复合材料层合板模型进行材料参数反演,验证本文方法的可行性,并分析不同组数测量边界位移场对反演结果的影响。本文提出的基于边界的非均质材料反演方法对结构的损伤识别和无损检测具有重要意义。

摘要： 将潜水蒸发等垂向水量补排作用离散成逐日的阶梯函数,将排水沟渠概化为水位稳定不变的第一类边界,建立含阶梯函数型源汇项的沟渠附近潜水非稳定渗流模型。依据Boussinesq方程第一线性化方法,应用Laplace变换的"积分性质"、阶梯函数的Laplace变换性质,求出模型解析解,利用数值法验证解析解的可靠性,并讨论特定解及其物理意义。利用模型解的反问题研究方法,根据潜水位变动速度随时间变化的数学规律,建立求模型参数的拐点法和配线法。结合实例演算表明,相对于现行正演的试算法,反演算法直接、简明。

摘要： 考虑含Neumann边界条件的一维热方程的初始场与边界热流同时识别反问题.首先,给定右边界热流密度及温度值和终止时刻温度值,建立Fredholm积分方程组模型,证明其解的唯一性.其次,构造左边界热流密度与初始温度场同时反演的正则化算法.数值实例结果表明,采取的数据预处理算法及改进正则化方法,双函数反演的精度更高.

摘要： 该文研究关于人体声道形状确定的反问题,旨在由嘴唇处所有正频率的绝对声压或嘴唇处声压函数在复平面内的极点分布,来重构人体声道半径,证明两个唯一性定理,并给出相应的重构算法.

摘要： 对一类带不等式约束的二次规划反问题的求解方法进行研究。首先表示出此类二次规划对应的反问题形式,将该反问题转化为目标函数变量可分离优化问题,将其中约束写成KKT条件的形式之后,该反问题等同于一个等式约束优化问题。综合以上,考虑使用交替方向乘子法进行迭代,在此基础之上,将同伦思想应用于算法每步迭代的子问题中,以此避免近端算子选取的敏感性,又可保证算法的收敛速度。针对子问题,使用逐次超松弛法进行求解,并获取算法的收敛性。最后,将该算法与SDPT3和Sedumi两种方法进行比较,数值结果表明,该算法无论在速度上还是效率上都优于以上两种方法。

摘要： 电阻抗成像逆问题的传统解决方法计算成本高、噪声大、建模误差大。本研究提出了一种O-Net深度卷积神经网络的反演方法,并与非迭代算法相结合以解决该问题。首先,通过截断奇异值分解方法对测量值进行图像重建,并将重建后的图像输入神经网络;其次,提出了O-Net神经网络结构,在输入与输出之间添加跳层连接,并进行1*1卷积,实现输入与输出的动态连接。最后,在跳层连接之前构建了稀疏表示方法,以减少输入图像中的计算误差。实验结果表明,相较于其它深度学习方法,本研究方法有效地减少了电阻抗成像的计算成本、提高了成像质量。同时实验结果验证了本研究的O-Net神经网络更适应于电阻抗成像技术。

摘要： 本文建立了以蚁群算法为基础的二维稳态导热反问题的求解模型。模型根据边界测点的测量信息与计算所得到的测点的温度进行比较，将多宗量反演识别问题转化为优化问题，进而对热源强度以及热源强度与热源位置相结合的多宗量问题进行反演，得到较为精确的反演结果。计算、讨论了蚁群模型中蚂蚁个数、测量误差等因素对反演结果的影响。反演结果表明，本文所采用的蚁群算法具有较强的稳定性；能够较好反演热源强度大小及热源位置，并能推广至多宗量反演识别问题。

摘要： 翼型气动优化设计的核心在于快速、准确的流动性能分析与快速、可靠的寻优算法。本文提出通过控制翼型表面预期流动分布,应用气动反问题方法,求解性能优化的翼型气动设计方法。本文的翼型流动分析是基于位势流动与边界层积分方程的迭代解法。气动参数寻优采用了基于多变量搜索的加速POWELL 算法,在确定的参数空间内,遍历搜索最佳性能点,可以保证最终优化解的全局性。气动反问题求解采用了壁面"喷吸气"模型。计算案例表明,本文方法的计算时间少,在流动不分离时具有与RANS 同等计算精度,为快速开发低速风力机翼型提供了一个有效的设计方法。

摘要： 借助有限元方法，推导了带有弹性边界支撑的梁的正问题数值求解模型，可方便地实施位移对弹性支撑及本构参数的敏度分析。建立了基于Levenberg-Marquardt 方法的反问题数值求解模型，可对弹性支撑与本构参数进行单一/组合反演。通过数值算例，对所提算法进行数值验证，考虑了噪声和测点位置的影响，得到了令人满意的结果。

摘要： 本文针对航天器热控制背景,对薄膜光栅辐射器设计中的反问题进行了求解,其中采用的正问题算法是严格耦合波分析,反问题算法是遗传算法.反解所得的薄膜光栅在波长10μm处产生了发射峰.同时本文分析了各几何变量对辐射特性的影响,在此基础上对复合薄膜光栅和多层薄膜光栅进行了优化,均产生了宽发射峰,等效带宽显著增加.

摘要： 针对离心压缩机叶片载荷对叶轮气动性能的影响,按照盘、盖侧的最佳载荷匹配,利用反问题计算原理设计出相应的离心叶轮,采用数值方法计算分析了各自叶型的效率、压比和能量头等气动参数,确定最佳载荷匹配原则.在此基础上对载荷沿流向的梯度变化进行再优化,发现在一定程度内较小的载荷梯度有利于减小流动损失,提高叶轮效率,但过于平缓的载荷反而使性能略有降低.本文结果为高性能离心叶轮的气动设计提供依据.

摘要： 本文提出了一种新型的径向基函数,并将此径向基函数用于数值计算Helmholtz 方程.文中主要考虑非齐次Helmholtz 正问题及部分边界不可测Helmholtz 反问题.数值求解上述两类问题采用的是强格式的配点法.由于采用此径向基函数离散的Helmholtz 方程的系数矩阵的条件数比较大,我们采用正则化方法来降低条件数对精度的影响.数值结果表明此径向基函数在求解Helmholtz 方程具有精度高,收敛速度快等优点.

摘要： @@去模糊和去噪是图像复原技术所需要解决的主要问题。图像复原的数学本质可以由反问题模型来刻画和说明。反问题求解最大困难在于大多数反问题都呈现出不适定性，导致了求得的结果对于微小扰动极其敏感。在代价函数中嵌入正则项是解决图像复原中不适定问题的一种有效方法。

摘要： 已有研究中缺乏理想节能通风概念,本文基于反问题思路,提出了一种适用于主动式房间夏季理想节能通风策略的确定方法,并以北京夏季为例,得出了北京夏季理想节能机械通风策略.结果表明,北京地区进行机械通风的合理时间为夜间22时至次日8时.当使用优化后的机械通风策略后,典型月总能耗值由49.65 MJ 降低至 33.03 MJ，节能33%.北京地区使用理想节能通风策略的潜在节能系数平均值可达到4.5，节能效果显著.同时,随着制冷设备开启温度的升高,优化机械通风策略后较仅保证最小新风量时所产生的节能效果不断增强.

摘要： 本文利用统计学习理论中最小二乘支持向量机研究载荷识别问题，选用径向基函数，通过全局遍历方式选参，建立了基于最小二乘支持向量机载荷识别模型。经对圆柱壳结构振动系统数值仿真表明利用该载荷识别模型识别出的载荷，不仅识别精度高，而且能有效解决载荷识别的非线性、小样本等问题，具有一定的工程实用价值。

摘要： 本文利用统计学习理论中最小二乘支持向量机研究载荷识别问题，选用径向基函数，通过全局遍历方式选参，建立了基于最小二乘支持向量机载荷识别模型。经对圆柱壳结构振动系统数值仿真表明利用该载荷识别模型识别出的载荷，不仅识别精度高，而且能有效解决载荷识别的非线性、小样本等问题，具有一定的工程实用价值。

摘要： 本发明的目的在于提供一种基于无量纲负荷控制参数的轴流压气机S2反问题设计方法，通过展向扭曲规律设计、展向损失设计与典型S2流面流线曲率法求解来获得轴流压气机的S2气动设计方案。本发明通过载荷系数与反动度两个关键无量纲参数进行轴流压气机各级动叶进口预旋的定制化设计，实现了压气机空间负荷在S2设计阶段的主动控制，使轴流压气机的S2反问题通流设计达到了参数化、精细化的程度，有效提高了轴流压气机气动设计精度，提升了气动性能，十分适合工程设计应用。同时，该方法不仅局限于燃气轮机轴流压气机，同样适用于各种工业用轴流压缩机、航空发动机轴流压气机/风扇的气动设计过程。

摘要： 本发明公开了一种基于反问题分析的燃气管网漏失检测系统及方法，涉及燃气管网漏失检测的技术领域。所述检测系统包括瞬态反问题分析模型、指挥中心、巡检系统、报警系统、定位系统及处理系统，所述瞬态反问题分析模型导入指挥中心，指挥中心按照瞬态反问题分析模型指挥巡检系统，在漏失可能性高的区域巡检更为频繁；巡检系统检测到漏失点，反应至报警系统，报警系统结合定位系统指挥处理系统至漏失点，处理系统对漏失点进行处理。将漏失状况归于水力元件特性，为管网系统本身属性，应用水力瞬变流反问题分析理论进行参数识别，数值模拟漏失点和漏失量，用以指导实际燃气管网系统的漏失检测。

摘要： 本发明涉及一种基于动态神经网络的导热反问题求解方法，其包括如下步骤：1)构建基于时间序列的动态神经网络模型；2)仿真模拟管道内外壁温度数据集：输入输出层变量的时间序列长度为d，在总时长为ts仿真中，共有(ts‑d)组样本数据，得到样本数据集；3)样本数据集预处理；4)利用预处理后的数据对动态神经网络模型进行训练，得到最优动态神经网络模型；5)通过所述监测点布局获取外部温度序列和流速序列，输入最优动态神经网络模型中，即可得到内壁温度演化情况。本发明采用基于时间序列的动态神经网络模型建立内外壁温度场的关系，通过一组内外壁温度数据及流速数据对神经网络模型进行训练，通过外壁温度数据与流速数据实时计算内壁温度数据。

摘要： 本发明提供了一种高低压涡轮过渡流道型面反问题设计方法，根据高低压涡轮过渡流道几何约束条件，采用n次贝塞尔曲线构建端壁型面线，将端壁型面线旋转360度得到过渡流道三维几何，基于三维粘性数值分析对涡轮过渡流道实施正问题数值求解，得到轮毂和机匣端壁型面静压沿流向分布；计算过渡流道壁面虚拟移动速度，再乘以一个虚拟时间步长，得到壁面虚拟位移，虚拟位移即为反问题计算过程中的型面几何更新量。本发明针对高低压涡轮过渡流道端壁型面，根据设计需求预先给定流道端壁型面沿程静压分布，采用所给出的高低压涡轮过渡流道型面反问题设计方法，对初始流道进行反问题改型设计，得到满足预先给定的静压分布的涡轮过渡流道型面几何。

摘要： 本发明公开了一种基于形状控制反问题的河流水质过渡区长度确定方法，包括以下步骤：进行水文频率分析，判断河流水流为恒定均匀流还是非恒定均匀流；计算获得水质过渡区长度；判别水流流向，若水流为单向流，将水质过渡区长度L确定问题转化求解形状反问题，建立基于形状反问题的水质过渡区长度反演模型，确定水质过渡区长度；若水流为双向感潮河流，则转向下一步骤；采用如下步骤计算双向感潮河流的水质过渡区长度。本发明为河流型水源地二级保护区水域范围的划分提供关键技术支撑和科学依据，可推广应用于水源地保护、水功能区划、水环境综合整治、水安全格局优化以及水资源有效保护和合理利用等规划设计与研究管理工作。

摘要： 本发明公开了一种基于新型载荷分布的双向贯流式转轮叶片反问题设计方法，该方法在转轮全三维反问题设计过程中采用了类似勺子形状的叶片载荷分布，从而设计出了兼顾正、反向来流的双向贯流式转轮叶片，转轮叶片的截面翼型呈“S”型。

摘要： 本发明提供一种轴流涡轮一维反问题高可靠度气动设计方法，用于涡轮在一维反问题设计环节上提供更好的设计方法。技术方案为：结合基于原有的基础上，对涡轮无量纲参数中反力度、载荷系数、流量系数等核心设计参数进行非简化处理，并对该处理进行全新的反问题设计计算，并根据新的定义式重新构建新的反问题计算流程。

摘要： 本发明公开了一种基于反问题分析的燃气管网漏失检测系统及方法，涉及燃气管网漏失检测的技术领域。所述检测系统包括瞬态反问题分析模型、指挥中心、巡检系统、报警系统、定位系统及处理系统，所述瞬态反问题分析模型导入指挥中心，指挥中心按照瞬态反问题分析模型指挥巡检系统，在漏失可能性高的区域巡检更为频繁；巡检系统检测到漏失点，反应至报警系统，报警系统结合定位系统指挥处理系统至漏失点，处理系统对漏失点进行处理。将漏失状况归于水力元件特性，为管网系统本身属性，应用水力瞬变流反问题分析理论进行参数识别，数值模拟漏失点和漏失量，用以指导实际燃气管网系统的漏失检测。

摘要： 本发明涉及一种基于动态神经网络的导热反问题求解方法，其包括如下步骤：1)构建基于时间序列的动态神经网络模型；2)仿真模拟管道内外壁温度数据集：输入输出层变量的时间序列长度为d，在总时长为ts仿真中，共有(ts‑d)组样本数据，得到样本数据集；3)样本数据集预处理；4)利用预处理后的数据对动态神经网络模型进行训练，得到最优动态神经网络模型；5)通过所述监测点布局获取外部温度序列和流速序列，输入最优动态神经网络模型中，即可得到内壁温度演化情况。本发明采用基于时间序列的动态神经网络模型建立内外壁温度场的关系，通过一组内外壁温度数据及流速数据对神经网络模型进行训练，通过外壁温度数据与流速数据实时计算内壁温度数据。

摘要： 本实用新型公开了一种基于热传导反问题的汽车电池温度监测系统，包括电源模块、主控单元、温度监测模块、加热模块、降温模块和报警模块；所述的主控单元分别与温度监测模块、加热模块、降温模块和报警模块连接；所述的温度监测模块、加热模块和降温模块均安装在汽车电池的外表面；所述的主控单元还与汽车的应急双闪灯连接。该系统通过温度监测模块、加热模块、降温模块组成的温控系统，使电池始终保持在最佳状态工作，有效提高了电池工作效率，对电池进行实时监控并实现了自动报警的功能。