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内容介绍
一、引言：热传递世界里的 “逆向解谜”
1.1 从工程痛点切入：反向热传递问题的现实意义
在各类复杂的工程场景中，热传递现象无处不在，而对其精准把控往往决定着工程的成败。以大体积混凝土施工为例，水泥水化过程会释放大量热量，若不能有效管理，混凝土内部因温度过高产生的热应力可能导致裂缝，严重威胁结构安全。传统的热传递分析多是正向思维，已知热源分布、边界条件，进而求解温度场 ，就像给定一个发热的机器和周围环境条件，去计算机器各部分温度。然而在大体积混凝土水化热温控这类实际问题中，我们更需要反向思考：通过在混凝土表面测量到的温度数据，反推内部水化热产生的热源分布情况以及温度场随时间的变化，以此为依据制定温控措施，避免裂缝出现。
工业设备的热故障诊断也是如此。电机、变压器等设备在运行时，内部的热故障会使表面温度分布异常 。运用正向热传递分析，很难在故障初期准确判断内部故障点。但借助反向热传递，利用表面温度传感器获取的数据，反推内部温度场，就能提前发现隐患，如电机绕组局部短路导致的过热区域。不过，反向热传递问题存在天然的 “不适定性”。实际测量的表面温度数据不可避免地带有噪声干扰，而且热传递过程本身存在多种不确定性因素，这使得从有限的、有误差的边界数据反推内部信息变得困难重重。在解决大体积混凝土水化热问题时，环境温度波动、混凝土材料特性的微小差异等，都会给反向求解带来挑战。
1.2 本文核心：两大关键技术破解反向难题
本文旨在深入剖析反向热传递问题，为这一复杂难题提供切实可行的解决方案。核心内容聚焦于两大关键技术。其一，对流换热系数的精准确定。对流换热系数反映了流体与固体表面之间的换热能力，它在反向热传递问题中起着关键作用 。在工业设备热故障诊断中，设备表面与周围空气的对流换热系数会影响表面温度分布，准确获取该系数，才能更精确地从表面温度反推内部温度场。本文将详细介绍对流换热系数的多种确定方法，包括实验测定、经验公式计算以及数值模拟等，并分析每种方法的适用场景与优缺点。
其二，表面温度作为边界条件在反向热传递问题中的应用逻辑。表面温度是我们在实际工程中最容易获取的数据，将其作为边界条件引入反向热传递模型，是连接实际测量与理论求解的关键桥梁。在大体积混凝土水化热问题中，通过在混凝土表面布置温度传感器，获得不同时刻的表面温度，以此作为边界条件代入热传递方程，结合合适的数学方法求解，从而得到内部温度场。同时，本文还将结合正则化方法，应对反向热传递问题的不适定性，通过对求解过程的优化，提高结果的稳定性和可靠性。此外，通过实际工程案例分析，展示如何将上述理论与方法应用于实践，为工程技术人员提供可借鉴的操作指南，从理论到实践全方位攻克反向热传递难题。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function A = reshape3D(A)
%reshape3D reshapes a set of 3D coordinates according to RSP parameters.
% The function makes use of rotation matrices, scaling and offset
% calculations to rotate, scale, and displace the coordinate system of
% the coordinates stored in A.
global RSP;
oft = RSP.oft;
scl = RSP.scale;
phi = RSP.rotation.phi;
theta = RSP.rotation.theta;
psi = RSP.rotation.psi;
A(:,1) = (A(:,1) + oft(1)) . scl;
A(:,2) = (A(:,2) + oft(2)) . scl;
A(:,3) = (A(:,3) + oft(3)) .* scl;
%Rotation matrices
R_phi = [1 0 0; 0 cos(phi) -sin(phi); 0 sin(phi) cos(phi)]; %x
R_theta = [cos(theta) 0 sin(theta); 0 1 0; -sin(theta) 0 cos(theta)]; %y;
R_psi = [cos(psi) -sin(psi) 0; sin(psi) cos(psi) 0; 0 0 1]; %z;
% Rotate the NODES vector
A = A R_theta R_psi * R_phi ;
end
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
