【摘 要】
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数值模拟是研究可燃物热解过程的重要技术手段,但建立数值模型时需要准确的可燃物热解参数,而通过实验手段获得给定材料的全部参数较为困难.针对此问题,本文提出了一种基于机
【机 构】
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南京森林警察学院信息技术学院,南京210023;南京工业大学安全科学与工程学院,南京211816;国家林草局森林防火工程技术研究中心，南京210023
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数值模拟是研究可燃物热解过程的重要技术手段,但建立数值模型时需要准确的可燃物热解参数,而通过实验手段获得给定材料的全部参数较为困难.针对此问题,本文提出了一种基于机器学习的热解参数反演技术.首先建立了数值模型;然后建立了基于神经网络及遗传算法的混合参数反演模型;最后使用数值模拟数据进行了验证,结果表明提出的参数反演技术可有效兼顾反演效率和反演精度,能够为准确快速获得热解参数提供一种新的工具,具有较好的应用前景.
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