基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
建立以蚁群算法(ant colony optimization,ACO)为基础的二维稳态导热反问题的求解模型.模型根据边界测点的测量信息与计算所得到的测点温度进行比较,将导热反问题转化为一个优化问题,对蚁群算法进行改进,利用不同路径构造方法的自适应蚁群算法对热源强度、热源位置进行反演,得到较为精确的反演结果.结果表明,所采用的蚁群算法和针对不同反演参数的路径构造方法具有较强的稳定性,能够较好反演热源强度及热源位置.
推荐文章
蜂群—蚁群自适应优化算法
优化问题
蚁群优化
人工蜂群算法
适用于寻源导热逆问题的混沌-蚁群算法
蚁群算法
混沌
导热逆问题
混沌蚁群算法
不同尺寸工件批调度问题的自适应蚁群退火算法
调度
批处理机
模拟退火算法
蚁群算法
关联运输调度问题带遗传算子的自适应蚁群算法
关联运输调度问题
蚁群优化
遗传算法
自适应
多车场多车型
时间窗
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 用于寻源导热反问题的自适应蚁群算法研究
来源期刊 应用数学和力学 学科 工学
关键词 热传导 反问题 寻源 蚁群算法
年,卷(期) 2014,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 823-830
页数 分类号 TK124|O369
字数 语种 中文
DOI 10.3879/j.issn.1000-0887.2014.07.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢玫 上海理工大学能源与动力工程学院 79 501 10.0 18.0
2 张涛 上海理工大学能源与动力工程学院 23 69 5.0 7.0
3 陶亮 上海理工大学能源与动力工程学院 5 24 3.0 4.0
4 李博汉 上海理工大学能源与动力工程学院 4 23 4.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (7)
共引文献  (9)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (9)
同被引文献  (13)
二级引证文献  (14)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1996(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2016(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2017(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2018(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
2019(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
热传导
反问题
寻源
蚁群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
应用数学和力学
月刊
1000-0887
50-1060/O3
16开
重庆交通大学90号信箱
78-21
1980
chi
出版文献量(篇)
3740
总下载数(次)
2
总被引数(次)
22232
论文1v1指导