磁流体热疗系统多物理场耦合分析与优化设计

发布时间：2017-09-22 06:36

  本文关键词：磁流体热疗系统多物理场耦合分析与优化设计

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【摘要】：纳米磁流体热疗是近年发展起来的一种加热病变组织治疗癌症的新热疗技术。该技术首先将纳米粒子通过靶向定位技术定位至肿瘤热疗区;然后在外部交变磁场作用下,基于奈尔弛豫机制,纳米粒子产生热量;借助于这些热量将病变组织加热至治疗温度以达到肿瘤治疗的目的。磁感应加热疗效由热疗区温度分布决定,热疗效果与磁场强度、纳米粒子分布等诸多因素密切相关。根据不同的治疗需求,磁感应加热一般分为温热疗法(42～46℃)、高温疗法(46～70℃)和热切除(70℃～90℃);影响纳米粒子生热量的主要因素为纳米粒子材料尺寸(10nm)及分布、交变磁场的磁场强度(16kA·m-1)及激磁频率(10～1000 kHz)等。为获得热疗区合理的最优温度分布,实现最佳的热疗效果,在综合现有研究成果的基础上,本文对磁流体热疗系统的关键电磁理论和技术进行了系统分析和深入研究,主要工作和成果概述如下:第一,明确了热疗疗效的关键因素在于合理的温度控制。据此,以热疗区温度均匀度和边界梯度作为优化目标,建立了基于多物理耦合场分析的纳米磁流体热疗系统多目标优化设计模型。第二,通过对系统加热机理的深入研究建立了多物理场(时谐电磁场和温度场)的数学模型及其顺序耦合求解策略:采用伽辽金有限元方法建立了时谐电磁场及稳态温度场的有限元离散方程,提出了迭代法求解非线性温度场以解决生热率随温度高度非线性变化难题。第三,针对磁流体热疗优化设计问题的特点,提出了一种性能优良的差分禁忌量子粒子群(QPSO-DET)多目标优化算法。测试函数验证及磁流体优化设计实例均表明该算法全局及局部搜索能力强,性能稳定可靠。第四,为进一步提高纳米磁流体热疗系统的治疗效果,在同类研究中首次将磁流体浓度(体积百分数)作为决策变量,获得了最优磁流体浓度分布规律;同时,为解决磁流体浓度最优解在相邻单元的不连续问题,提出以张量MQ基函数作为插值基函数,采用径向基函数插值方法对热疗系统体积百分数进行平滑处理,得到了工程化的连续磁流体分布。计算结果表明,平滑处理后的温度场分布与原离散数值解条件下的温度场分布几乎完全一致。第五,应用前述的理论和方法,对典型纳米磁流体热疗系统进行了系统、深入的优化设计和分析,并与现有成果进行了对比分析。结果表明:(1)线圈形状优化获得的最优Pareto解集中含有优于现有文献的最优温度分布结果,其中41.5℃以上热疗区域占比提高了约6个百分点,42℃以上区域占比也提高了大约3个百分点;(2)多点注射优化结果则不如均匀分布下的温度场分布,其得到的Pareto最优解41.5℃及42℃以上热疗区域占比最大仅为57.9%和54.9%。尽管如此,本文提供的方法得到的最优解仍远远优于现有文献的最优解;(3)任意分布优化结果则表明了本文优化模型和算法的优越性:Pareto最优解41.5℃及42℃以上热疗区域占比最大分别为92.04%和91.35%,比现有文献及仅考虑线圈形状优化的结果均有大幅提升。
【关键词】：多物理场 耦合 多目标优化 磁流体热疗 径向基 非线性迭代
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH77
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-15
• 1 绪论15-29
• 1.1 肿瘤磁热疗技术15-26
• 1.1.1 传统癌症治疗简介15-16
• 1.1.2 热疗及磁热疗简介16-18
• 1.1.3 磁流体热疗的特点及关键技术18-26
• 1.2 课题主要工作与意义26-29
• 1.2.1 课题的主要工作26-27
• 1.2.2 课题的意义27-29
• 2 纳米磁流体热疗系统分析设计理论与数学模型29-41
• 2.1 纳米粒子基本特性29-31
• 2.2 纳米粒子发热机制31-38
• 2.2.1 纳米粒子弛豫时间32-33
• 2.2.2 纳米粒子磁化率33-35
• 2.2.3 磁流体功率耗散35-38
• 2.3 磁流体热疗磁场发生装置38
• 2.4 纳米磁流体电磁系统设计的数学模型38-40
• 2.5 本章小结40-41
• 3 纳米磁流体热疗系统多物理耦合场分析41-57
• 3.1 时谐电磁场有限元分析模型41-46
• 3.1.1 时谐电磁场定解问题42-43
• 3.1.2 媒质特性参数43-44
• 3.1.3 时谐电磁场有限元方程44-46
• 3.2 温度场有限元模型46-52
• 3.2.1 温度场定解问题46-50
• 3.2.2 温度场特性参数50
• 3.2.3 温度场有限元方程50-52
• 3.3 温度场的非线性迭代求解52-54
• 3.4 时谐磁场-温度场耦合分析与计算54-55
• 3.4.1 多物理场耦合分析基础54
• 3.4.2 磁流体热疗系统耦合分析54-55
• 3.5 本章小结55-57
• 4 纳米磁流体热疗系统设计的多目标优化算法57-76
• 4.1 优化算法研究简述57-61
• 4.1.1 传统单目标优化算法58-60
• 4.1.2 进化类多目标优化算法60-61
• 4.2 基于Pareto最优的多目标适应度计算61-65
• 4.2.1 可行解和可行解集合62
• 4.2.2 支配关系及帕累托最优解62-63
• 4.2.3 基于帕累托最优解的适应度计算63-65
• 4.3 QPSO-DET混合多目标优化算法65-70
• 4.3.1 QPSO算法粒子位置更新66-68
• 4.3.2 DE和Utabu算法的更新公式68-69
• 4.3.3 算法流程图69-70
• 4.4 算法测试70-75
• 4.4.1 测试函数简介70-71
• 4.4.2 算法验证71-75
• 4.5 本章小结75-76
• 5 纳米粒子分布后处理技术76-88
• 5.1 径向基函数理论基础76-79
• 5.1.1 常用径向基函数77-78
• 5.1.2 MQ径向基函数形状参数的自适应选择78-79
• 5.2 函数测试79-87
• 5.2.1 测试函数及特性说明79-81
• 5.2.2 插值运算实施及试验图表81-87
• 5.3 本章小结87-88
• 6 磁流体热疗系统优化设计实例88-106
• 6.1 线圈形状优化设计88-95
• 6.1.1 磁场分析89-90
• 6.1.2 温度场分析90-91
• 6.1.3 耦合分析91
• 6.1.4 多目标优化91-92
• 6.1.5 数值计算结果92-95
• 6.2 磁流体分布优化设计95-104
• 6.2.1 多点注射优化设计95-100
• 6.2.2 纳米磁流体任意分布优化设计100-104
• 6.3 本章小结104-106
• 7 全文总结106-107
• 攻读博士学位期间主要的研究成果107-108
• 参考文献108-116

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本文编号：899339