【摘 要】
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为了提高寻源导热反问题的求解精度和求解速度,针对导热问题中热源位置对边界温度分布影响的特点,提出了适用于寻源导热反问题的基于相关度的蚁群优化算法.该方法分别针对热
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为了提高寻源导热反问题的求解精度和求解速度,针对导热问题中热源位置对边界温度分布影响的特点,提出了适用于寻源导热反问题的基于相关度的蚁群优化算法.该方法分别针对热源位置的每一个坐标,运用能反映计算测点温度曲线与真实测点温度曲线相似程度的量即相关度的方法来构造其相对应的启发信息值;并对蚁群优化算法中路径选择机制、目标函数的构造进行了改进.以数值计算代替实际试验得到测点温度,并对反问题进行计算机编程试验.计算结果表明,此种启发信息值的标定方法和目标函数的构建方法能够很好地区分出路径的质量,从而提高了蚁群收敛到最好路径的速度.计算效率较不考虑相关度的蚁群算法提高了18%~60%.
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