纺织材料设计反问题的贝叶斯统计推断方法

发布时间：2017-09-13 05:49

  本文关键词：纺织材料设计反问题的贝叶斯统计推断方法

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【摘要】：随着社会的进步和人民生活水平的提高，纺织材料的应用领域和功能不断增多。作为生活的必需品，服装的舒适性要求日益受到关注，包括热湿舒适性、压力舒适性、接触舒适性等。服装舒适性是纺织材料设计的核心要求,而热湿舒适性尤为重要。实际生产中往往依据生活经验或人体着装实验进行设计，为了从理论上对纺织材料的设计进行科学指导，本文在已有的工作基础上，对“人体-服装-环境”系统做了进一步研究。 在正问题解的存在唯一性基础上，本文进一步研究了解的稳定性，获得了解的稳定性估计。针对纺织材料热湿传递模型中的参数设计反问题，，我们给出了单参数决定和多参数同时决定的若干反问题的数学归结，建立了基于贝叶斯推断的反演数学模型，并利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC: Markov Chain MonteCarlo)方法来决定纺织材料设计反问题中的若干参数。 纺织材料设计反问题可通过构造一个目标泛函，进而转化为一个优化问题。优化问题常采用黄金分割法、Hooke-Jevees模式搜索算法和粒子群算法等求解，本文运用贝叶斯推断理论，采用马尔科夫蒙特卡洛抽样方法决定纺织材料设计反问题的参数。数值模拟表明该方法可以用来求解纺织材料设计反问题且计算结果误差小，可为纺织材料设计提供理论依据和科学指导。 本文共分六章，第一章介绍了研究背景和研究现状；第二章给出了纺织材料热湿传递的稳态数学模型及正问题的适定性分析；第三章讨论了纺织材料多参数决定的设计反问题及贝叶斯推断理论；第四章对单层纺织材料稳态模型的参数决定进行了数值计算与模拟；第五章给出了双层纺织材料稳态模型的多参数反演的数值模拟；第六章对本文作了总结与展望。
【关键词】：纺织材料设计 反问题 适定性 贝叶斯推断 数值计算
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TS106;O212.8
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 研究背景和现状9-10
• 1.2 纺织材料设计反问题10-11
• 1.3 本文的研究工作11-12
• 第2章 纺织材料热湿传递数学模型：正问题的适定性及其证明12-24
• 2.1 热湿传递稳态模型正问题的提出12-13
• 2.2 正问题的适定性证明13-21
• 2.2.1 低温环境下单层纺织材料热湿传递模型解的存在唯一性14-15
• 2.2.2 低温环境下单层纺织材料热湿传递模型解的稳定性15-21
• 2.3 正问题的数值解21-22
• 2.4 微气候区相对湿度的数值计算22-24
• 第3章 纺织材料设计反问题提出及贝叶斯理论24-30
• 3.1 一类纺织材料反问题的数学归结24-25
• 3.1.1 单一变量的决定24
• 3.1.2 多变量的决定24-25
• 3.2 贝叶斯推理25-26
• 3.3 马尔科夫链蒙特卡洛法26-28
• 3.3.1 蒙特卡罗积分26
• 3.3.2 马尔可夫链过程26-27
• 3.3.3 Metropolis 算法27
• 3.3.4 Metropolis-Hastings 算法27-28
• 3.4 贝叶斯理论与正则化方法28-30
• 第4章 基于稳态模型单层纺织材料参数决定反问题的数值模拟30-40
• 4.1 反演算例 1——单参数或 L的反演30-33
• 4.2 反演算例 2——参数 L 和 的反演33-35
• 4.3 反演算例 3——参数 ( L ,ε,κ)同时反演35-40
• 第5章 双层纺织材料稳态模型的多参数反演40-49
• 5.1 双层纺织材料设计正问题的描述40-44
• 5.2 双层纺织材料多参数设计反问题的描述44
• 5.3 双层纺织材料设计反问题的数值求解44-49
• 5.3.1 双层纺织材料设计反问题厚度反演44-46
• 5.3.2 双层纺织材料设计反问题厚度、孔隙率的反演46-49
• 第6章 总结与进一步研究49-51
• 6.1 本文工作总结49
• 6.2 创新点49-50
• 6.3 展望50-51
• 参考文献51-54
• 攻读硕士学位期间发表和完成的论文目录54-55
• 致谢55-56
• 附件56-68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

1 徐定华;陈远波;程建新;;低温环境下纺织材料类型设计反问题[J];纺织学报;2011年09期

2 周远;徐映红;徐定华;;结合粒子群算法的一类双层纺织材料厚度设计反问题[J];纺织学报;2013年06期

3 陈海洋;滕彦国;王金生;宋柳霆;周振瑶;;基于Bayesian-MCMC方法的水体污染识别反问题[J];湖南大学学报(自然科学版);2012年06期

4 朱嵩;刘国华;王立忠;毛根海;程伟平;黄跃飞;;水动力-水质耦合模型污染源识别的贝叶斯方法[J];四川大学学报(工程科学版);2009年05期

5 高思云;杨晨;;利用贝叶斯模型进行热参数估计[J];系统仿真学报;2006年06期

6 徐定华;葛美宝;陈瑞林;;基于服装舒适性的纺织材料设计反问题[J];应用数学与计算数学学报;2012年03期

本文编号：841902