Параметрическая идентификация сосредоточенных воздействий в многомерных обратных задачах теплопроводности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа посвящена дальнейшему исследованию и построению конструктивных методов последовательной параметрической оптимизации неизвестных характеристик нестационарных процессов технологической теплофизики на компактном множестве непрерывных и непрерывно-дифференцируемых функций. Предложенная методика распространяет разработанный алгоритмически точный метод решения на многомерную постановку обратных задач технологической теплофизики и позволяет отыскать физически обоснованную идентифицируемую характеристику на последовательно сходящихся компактных множествах.
В качестве объекта исследования рассматривается двумерное осесимметричное тело канонической формы, где искомой функцией является сосредоточенная величина мощности внутренних теплоисточников. Задача сформулирована в равномерной метрике оценивания температурного отклонения расчетного состояния от экспериментального. В качестве математической модели рассматриваемого объекта используется его модальное описание, на основе которого проведена редукция исходной обратной задачи теплопроводности, сформулированной в экстремальной постановке, к задаче оптимального управления.
Использование предварительной параметризации искомой характеристики процесса приводит к ее представлению в форме кусочно-параболических функций, конкретизируемых в рамках выбранной структуры с помощью вектора параметров. Количество учитываемых параметров определяет точное представление идентифицируемой величины, а их значения отыскиваются в результате решения полученной задачи параметрической оптимизации. Для решения полученной задачи математического программирования относительно оптимальных значений вектора параметров используются, аналогично одномерному случаю, альтернансные свойства искомых экстремалей, в результате чего задача сводится к замкнутой системе соотношений.
Полученные результаты демонстрируют эффективность распространения конструктивного метода последовательной параметрической оптимизации, опробованного на одномерных обратных задачах теплопроводности, на решение двумерных задач с использованием их модального представления. Увеличение числа параметров решений, образующих кусочно-параболическую форму искомой зависимости, приводит к уменьшению погрешности восстановления как искомой сосредоточенной функции, так и пространственно-временного температурного поля во всей двумерной области определения пространственных переменных.

Об авторах

Анна Николаевна Дилигенская

Самарский государственный технический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: adiligenskaya@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9867-9781
https://www.mathnet.ru/person119447

доктор технических наук, доцент; профессор; каф. автоматики и управления в технических системах

Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Ирина Сергеевна Бочкарева

Самарский государственный технический университет

Email: ytychinina@list.ru
ORCID iD: 0009-0005-3282-7680
https://www.mathnet.ru/person208351

аспирант; каф. автоматики и управления в технических системах

Россия, 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Список литературы

  1. Алифанов О. М. Обратные задачи теплообмена. М.: Машиностроение, 1988. 280 с.
  2. Özis˛ik M. N., Orlande H. R. B. Inverse Heat Transfer: Fundamentals and Applications. New York: Routledge, 2000. xx+330 pp. DOI: https://doi.org/10.1201/9781003155157.
  3. Самарский А. А, Вабищевич П. Н. Численные методы решения обратных задач математической физики. М.: ЛКИ, 2009. 480 с.
  4. Алифанов О. М., Артюхин Е. А., Румянцев С. В. Экстремальные методы решения некорректных задач и их приложения к задачам теплообмена. М.: Наука, 1988. 288 с.
  5. Данилаев П. Г. Сравнение двух регуляризующих алгоритмов решения одной коэффициентной обратной задачи // Изв. вузов. Матем., 2003. №5. С. 3–8. EDN: HQUEQB.
  6. Пилипенко Н. В., Гладских Д. А. Решение прямых и обратных задач теплопроводности на основе дифференциально-разностных моделей теплопереноса // Изв. вузов. Приборостр., 2007. Т. 50, №3. С. 69–74. EDN: HEJTCV.
  7. Grysa K. Inverse heat conduction problems / V. S. Vikhrenko (ed.) Heat Conduction — Basic Research. IntechOpen, 2011. pp. 3–36. DOI: https://doi.org/10.5772/26575.
  8. Япарова Н. М. О различных подходах к решению обратных граничных задач тепловой диагностики // Вестн. Южно-Уральск. гос. ун-та. Сер. Математика. Механика. Физика, 2012. №34. С. 60–67. EDN: NRJZKZ.
  9. Алифанов О. М., Ненарокомов А. В. Трехмерная граничная обратная задача теплопроводности // ТВТ, 1999. Т. 37, №2. С. 231–238.
  10. Guerrier B., Benard C. Two-dimensional linear transient inverse heat conduction problem — Boundary condition identification // J. Thermophys. Heat Transfer, 1993. vol. 7, no. 3. pp. 472-478. DOI: https://doi.org/10.2514/3.442.
  11. Рапопорт Э. Я., Дилигенская А. Н. Модальная идентификация граничного воздействия в двумерной обратной задаче теплопроводности // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Физ.-мат. науки, 2018. Т. 22, №2. С. 380–394. EDN: XWXSNN. DOI: https://doi.org/10.14498/vsgtu1627.
  12. Дилигенская А. Н. Аналитическая идентификация пространственно-временного управления в обратных задачах теплопроводности на основе модального представления // Вестн. Сам. гос. техн. ун-та. Сер. Техн. науки, 2012. №4. С. 31–38. EDN: QBUTFD.
  13. Дилигенская А. Н., Рапопорт Э. Я. Аналитические условия оптимальности в обратных задачах теплопроводности // ТВТ, 2021. Т. 59, №3. С. 401–410. EDN: WBKMPI. DOI: https://doi.org/10.31857/S0040364421030030.
  14. Дилигенская А. Н. Решение ретроспективной обратной задачи теплопроводности на основе параметрической оптимизации // ТВТ, 2018. Т. 56, №3. С. 399–406. EDN: RSXXBR. DOI: https://doi.org/10.7868/S0040364418030110.
  15. Дилигенская А. Н., Рапопорт Э. Я. Аналитические методы параметрической оптимизации в обратных задачах теплопроводности с внутренним тепловыделением // Инж.-физ. ж., 2014. Т. 87, №5. С. 1082–1089. EDN: SNHAHJ.
  16. Кошляков Н. С., Глинер Э. Б., Смирнов М. М. Уравнения в частных производных математической физики. М.: Высш. шк., 1970. 336 с.
  17. Рапопорт Э. Я. Альтернансный метод в прикладных задачах оптимизации. М.: Наука, 2000. 336 с. EDN: TTRVMB.
  18. Немков В. С., Демидович В. Б. Теория и расчет устройств индукционного нагрева. Л.: Энергоатомиздат, 1988. 280 с. EDN: SCTRML.
  19. Rudnev V. I., Loveless D., Cook R. L. Handbook of Induction Heating. Boca Raton: CRC Press, 2017. 772 pp. DOI: https://doi.org/10.1201/9781315117485.
  20. Рапопорт Э. Я., Плешивцева Ю. Э. Оптимальное управление температурными режимами индукционного нагрева. М.: Наука, 2012. 309 с. EDN: QNDGWJ.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Ошибка приближения заданного температурного распределения: 1 — $N=1$; 2 — $N=2$; 3 — $N=3$

Скачать (406KB)
3. Рис. 2. Погрешность аппроксимации идентифицируемой функции: 1 — $N=1$; 2 — $N=2$; 3 — $N=3$

Скачать (315KB)
4. Рис. 3. Температурное отклонение расчетного значения от принятого во всей пространственной области в конечный момент времени

Скачать (296KB)
5. Рис. 4. Температурная невязка на границе $y=1$ в процессе идентификации

Скачать (394KB)

© Авторский коллектив; Самарский государственный технический университет (составление, дизайн, макет), 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).