基于神經(jīng)網(wǎng)絡的光熱參數(shù)深度重構.pdf

1、由于在材料計算中的廣泛應用，導熱反問題一直是人們在反問題領域中普遍關注的課題。鑒于傳統(tǒng)求解方法的缺陷以及系統(tǒng)參數(shù)識別工作中結構系統(tǒng)的非線性問題，本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡引入導熱反問題的求解中，成功地用神經(jīng)網(wǎng)絡的反演算法求解了一維導熱反問題，重構了熱性質橫向各向同性的分層材料中的光熱參數(shù)的深度分布。 針對所研究的分層均勻的理論模型，作者選擇了適當?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡模型對此種模型材料的熱學參數(shù)反演做了比較詳細的研究和討論。 首先，介紹了本

2、文所研究的物理模型與正問題算法，以及用于反演該模型參數(shù)的特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡。通過各種參數(shù)(光吸收系數(shù)和熱源強度)分布在同類分布指導和異類分布指導下的神經(jīng)網(wǎng)絡反演，說明了神經(jīng)網(wǎng)絡反演是一種準確高效，而且具有一般性的方法。 其次，構建了一種新的評價反演結果的函數(shù)，利用它與誤差函數(shù)分別討論了樣品厚度、頻率范圍和噪聲強度對神經(jīng)網(wǎng)絡反演結果的影響。并通過詳細地分析這些影響變化，確定了合理的噪聲強度范圍，提出了厚尺度樣品的雙面采樣模型及論證了基

3、于這種模型之反演的有效性。 最后，采用神經(jīng)網(wǎng)絡分布重構法成功反演了中心染色樣品的光吸收系數(shù)和熱源強度的深度分布，進而根據(jù)光熱參數(shù)的深度分布和對應的剖面成像，確定了中心染色層的位置和寬度。此外，還在盲算的情況下，引入一種簡單而有效的方法，檢驗了結果的正確性。說明神經(jīng)網(wǎng)絡反演方法對實際資料的分析和評價具有一定的理論指導作用。 附錄部分是作者的另一部分工作一相位罩干涉儀的應用研究，考慮到文章內容的連貫性和整體性，故將其放在文章