基于神经网络的表面热流辨识三维效应修正

在已有顺序函数法对一维、二维表面热流辨识的研究基础上,考虑到三维辨识实时性的困难,提出神经网络和顺序函数法结合的方法。在顺序函数法一维辨识结果的基础上,利用人工神经网络对热传导三维效应进行修正,从而获得峰值热流实时准确的辨识结果。为了获得更优的神经网络模型,引入粒子群算法优化神经网络的初始权值和阈值。通过数值仿真的算例测试结果可以看出,本文提出的方法对于峰值热流的辨识结果准确度在4%以内,避免了三维辨识的时间复杂性,同时具有良好的抗噪性和稳定性。