神经网络和遗传算法在导热反问题中的应用

资 源 简 介

神经网络和遗传算法在导热反问题中的应用

详 情 说 明

导热反问题在工程和科学计算中具有重要应用，其核心是通过已知的温度分布或热流数据来反推材料的热物性参数或边界条件。这类问题往往具有非线性、不适定性等特点，传统数值方法面临诸多挑战。近年来，神经网络与遗传算法的结合为求解导热反问题提供了新思路。

神经网络在导热反问题中的优势主要体现在其强大的非线性映射能力。通过训练数据学习导热过程中的复杂关系，神经网络可以直接建立测量数据与未知参数之间的关联模型。相比传统方法，神经网络避免了反复求解正问题的计算开销，尤其适合多参数、高维度的反演场景。

遗传算法作为一种全局优化方法，能够有效克服反问题中常见的局部极小值困境。其通过模拟自然选择过程，在参数空间内进行并行搜索，特别适合处理目标函数不可导或存在噪声的情况。在导热反问题中，遗传算法常被用于优化神经网络的结构参数，或直接作为反演计算的迭代优化器。

两者的协同应用通常体现为混合策略：先用遗传算法确定参数的大致范围，再通过神经网络进行精细反演；或利用神经网络的快速预测能力辅助遗传算法的适应度评估。这种方法在复合材料热导率识别、多层结构界面热阻反演等场景中已显示出较高的精度和鲁棒性。

当前挑战包括小样本下的泛化能力提升，以及物理约束的嵌入方法。未来趋势或将结合物理信息神经网络（PINN）等新兴技术，进一步增强算法在复杂热传导场景中的解释性和可靠性。