喷雾冷却有望用于飞行器地面热环境模拟装置,获得不同工况下的热流密度是对该过程进行控制的基础.实验过程中热流密度需要由被冷却材料的表面温度测量值计算.本文对该问题进行了建模,将粒子群算法用于求解具有幂级数形式表达式的热流密度,给出了一种使用优化算法求解导热反问题的方法.数值验证的结果表明,该方法可以较准确地预测热流密度随时间的变化规律,其计算结果在存在一定的温度测量误差的情况下也具有较高的精度,该方法较为适用于大热流密度条件下的喷雾冷却过程.
参考文献
| [1] | S. Deng;Y. Hwang .Applying neural networks to the solution of forward and inverse heat conduction problems[J].International Journal of Heat and Mass Transfer,2006(25/26):4732-4750. |
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