化工学报
化工學報
화공학보
JOURNAL OF CHEMICAL INDUSY AND ENGINEERING (CHINA)
2007年
6期
1378-1384
,共7页
Bayesian%Markov chain Monte Carlo%遗传算法%Levenberg-Marquardt%参数估计
Bayesian%Markov chain Monte Carlo%遺傳算法%Levenberg-Marquardt%參數估計
Bayesian%Markov chain Monte Carlo%유전산법%Levenberg-Marquardt%삼수고계
采用不同方法对基于热传导反问题的固体热导率预测进行了研究.分别采用Bayesian统计方法、Levenberg-Marquardt和遗传算法对二维各向异性材料的热物性进行了预测,并进行了分析比较.研究结果表明,Bayesian方法中热传导反问题的解是其后验概率密度的数学期望,而后验概率密度函数(PPDF)通过测定的温度进行计算获得,用Markov chain Monte Carlo算法计算后验状态空间以得到未知热导率的统计估计,采用Metropolis-Hasting算法进行数据采样构造Markov chain,并截取收敛后的样本进行分析.遗传算法是一种相对较新的用于最优化估计的方法,也可以用于求解反问题.
採用不同方法對基于熱傳導反問題的固體熱導率預測進行瞭研究.分彆採用Bayesian統計方法、Levenberg-Marquardt和遺傳算法對二維各嚮異性材料的熱物性進行瞭預測,併進行瞭分析比較.研究結果錶明,Bayesian方法中熱傳導反問題的解是其後驗概率密度的數學期望,而後驗概率密度函數(PPDF)通過測定的溫度進行計算穫得,用Markov chain Monte Carlo算法計算後驗狀態空間以得到未知熱導率的統計估計,採用Metropolis-Hasting算法進行數據採樣構造Markov chain,併截取收斂後的樣本進行分析.遺傳算法是一種相對較新的用于最優化估計的方法,也可以用于求解反問題.
채용불동방법대기우열전도반문제적고체열도솔예측진행료연구.분별채용Bayesian통계방법、Levenberg-Marquardt화유전산법대이유각향이성재료적열물성진행료예측,병진행료분석비교.연구결과표명,Bayesian방법중열전도반문제적해시기후험개솔밀도적수학기망,이후험개솔밀도함수(PPDF)통과측정적온도진행계산획득,용Markov chain Monte Carlo산법계산후험상태공간이득도미지열도솔적통계고계,채용Metropolis-Hasting산법진행수거채양구조Markov chain,병절취수렴후적양본진행분석.유전산법시일충상대교신적용우최우화고계적방법,야가이용우구해반문제.
