锅筒截面瞬态温度场的导热正反问题耦合解法

针对外壁受热的增压锅炉锅筒,提出了求解其截面瞬态温度场的导热正反问题耦合解法.根据锅筒外壁是否受热,将其外壁划分为受热和不受热2个区域.对于不受热区域,沿外壁周向布置热电偶,根据实际测量所得温度,利用导热反问题解法求解该区域的温度场;对于受热区域,利用导热正问题解法求解其温度场;对于耦合边界区域,将不受热区域反问题解法得到的交接边界处温度赋值给受热区域正问题解法作为已知边界条件,从而实现正反问题耦合,得到整个锅筒截面的瞬态温度场.利用Ansys软件对锅炉冷态启动过程中锅筒的温度场进行了计算,并与正反问题耦合解法的计算结果进行了对比.结果表明:正反问题耦合解法具有较高的精度,在复杂边界条件下具有很好的适应性,能够满足工程应用的需要.

基于支持向量机的导热反问题研究

将支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术应用于导热反问题的求解,通过支持向量机和导热正问题的结合实现了导热反问题的求解.从理论上分析了方法的可行性,并且将本文提出方法的计算结果和现有方法的仿真结果进行了比较,比较结果显示了该方法的优越性.本文提出的算法为导热反问题的求解提出了新的途径.

神经网络算法在确定热物性参数中的应用

提出将近年来飞速发展的人工神经网络技术应用于导热领域的研究,通过神经网络算法和导热正问题的结合来求解导热反问题用于确定热物性参数,首先从理论上分析了方法的可行性,并通过数值模拟仿真编写程序得到多组计算结果,验证了算法的正确性,文中提出的算法为热物性参数的测定提供了新颖的方法。