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

导热反问题是指在已知温度分布的情况下，反推材料的热物性参数或边界条件的一类工程难题。这类问题通常具有不适定性，传统方法求解困难。近年来，神经网络与遗传算法的结合为该领域提供了新思路。

神经网络在导热反问题中主要发挥两大作用：一是构建输入（如温度场）与输出（如导热系数）之间的非线性映射关系；二是作为代理模型替代耗时的数值计算。多层感知机因其强大的拟合能力常被采用，而卷积神经网络则适合处理空间温度场数据。

遗传算法则主要用于优化过程：首先随机生成候选解群体，每个解代表一组可能的物性参数。通过选择、交叉、变异操作逐步优化，其中适应度函数通常设置为预测温度与实际温度的误差平方和。这种全局优化特性有效避免了梯度类方法陷入局部最优的问题。

实际应用中常采用混合策略：先用遗传算法进行粗搜索确定参数大致范围，再用神经网络建立精确的局部模型。典型案例包括：复合材料导热系数辨识、热源位置识别、以及边界热流重建等。这种组合方法相比传统反演算法，在抗噪性和计算效率方面展现出明显优势。