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1、熱傳導(dǎo)反問題在工程實際中有著廣泛的應(yīng)用,例如,冶金、化工、材料及航空航天等領(lǐng)域。由于反問題的不適定性,其求解難度較高。為了克服不適定性,尋找到高效且穩(wěn)定的方法,學(xué)者們做了大量研究工作,提出了多種理論方法。大體上看,這些求解方法可歸結(jié)為兩大類:隨機(jī)法和梯度法。隨機(jī)法收索范圍大,能夠?qū)崿F(xiàn)全局收斂,但是該類方法計算量大,即計算效率低。與隨機(jī)法相比,梯度法不但能夠保證計算效率高,而且具有計算精度高的特點(diǎn),但是該類方法需要準(zhǔn)確確定靈敏度矩陣的各系
2、數(shù)。
Levenberg-Marquardt(LM)算法是一種典型的梯度算法,本文在傳統(tǒng)Levenberg-Marquardt算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),將復(fù)變量求導(dǎo)法引入Levenberg-Marquardt算法,以準(zhǔn)確計算靈敏度矩陣各系數(shù)。首先,通過簡單的函數(shù)來驗證復(fù)變量求導(dǎo)法在求偏一階導(dǎo)數(shù)時的優(yōu)越性;然后,以二維瞬態(tài)非線性熱傳導(dǎo)反問題中的邊界熱流密度辨識為例,利用計算機(jī)編程方法,討論了改進(jìn)LM算法的靈敏度、精度、效率、穩(wěn)定性與
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