基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光熱參數(shù)深度重構(gòu).pdf

1、由于在材料計(jì)算中的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)熱反問(wèn)題一直是人們?cè)诜磫?wèn)題領(lǐng)域中普遍關(guān)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(shí)別工作中結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的非線性問(wèn)題，本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入導(dǎo)熱反問(wèn)題的求解中，成功地用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反演算法求解了一維導(dǎo)熱反問(wèn)題，重構(gòu)了熱性質(zhì)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(duì)所研究的分層均勻的理論模型，作者選擇了適當(dāng)?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)此種模型材料的熱學(xué)參數(shù)反演做了比較詳細(xì)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(wèn)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(luò)。通過(guò)各種參數(shù)(光吸收系數(shù)和熱源強(qiáng)度)分布在同類分布指導(dǎo)和異類分布指導(dǎo)下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演，說(shuō)明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演是一種準(zhǔn)確高效，而且具有一般性的方法。 其次，構(gòu)建了一種新的評(píng)價(jià)反演結(jié)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(qiáng)度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演結(jié)果的影響。并通過(guò)詳細(xì)地分析這些影響變化，確定了合理的噪聲強(qiáng)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(luò)分布重構(gòu)法成功反演了中心染色樣品的光吸收系數(shù)和熱源強(qiáng)度的深度分布，進(jìn)而根據(jù)光熱參數(shù)的深度分布和對(duì)應(yīng)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(jiǎn)單而有效的方法，檢驗(yàn)了結(jié)果的正確性。說(shuō)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反演方法對(duì)實(shí)際資料的分析和評(píng)價(jià)具有一定的理論指導(dǎo)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(yīng)用研究，考慮到文章內(nèi)容的連貫性和整體性，故將其放在文章