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研究生:紀欽仁
研究生(外文):Chi, Chin-jen
論文名稱:逆向熱傳方法之材料熱性質預測
論文名稱(外文):Prediction of Thermal Properties of Materials by Inverse Heat Transfer Method
指導教授:趙隆山
指導教授(外文):Chao Long-sun
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:工程科學系
學門:工程學門
學類:綜合工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:逆向熱傳方法共軛梯度法直接問題靈敏性問題伴隨問題伴隨函數
外文關鍵詞:Inverse Heat Transfer Method (IHTM)Conjugate Gradient MethodDirect ProblemSensitivity ProblemAdjoint ProblemLagrange Multiplier
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摘要材料科技不斷地進步,對於新材料的應用便取決於材料性質的掌握。
逆向熱傳問題便是一個從材料所呈現之熱傳結果進而反求其真實性質的管
道。本文嘗試利用逆向問題之共軛梯度法來預測材料的熱性質。共軛梯度
方法的反算,包括了直接問題、靈敏性問題以及伴隨問題。伴隨問題提供
了伴隨函數以獲得目標梯度函數,靈敏性問題的溫度變量值在求得前進步
距。共軛梯度法便是對真實溫度梯度場與猜值溫度場的差距做最小化的處
理,以對預測值做修正,直到滿足收斂條件。本文先以數值實驗證實共軛
梯度法可以成功地預測材料熱性質:熱傳導係數、比熱及潛熱。但潛熱反
算模式有三個關鍵假設:Dx不能太大、澆注溫度是凝固溫度及鑄件材料為
純金屬,這是在實際應用上需注意的地方。再者於實際之鑄造實驗中,經
由溫測數據與反算法來預測鑄件材料的熱傳導係數,其與參考文獻之數據
作比較,其平均誤差為5.6%。由這些結果,可預期反算法於預測材料熱性
質之可行與前瞻性。
ABSTRACTAs the technology of material science progresses day by
day,the data of material properties are very important to
theapplication of new materials. Material properties may not
beeasy to obtain experimentally without the help of
propermathematical models. It is feasible to use inverse method
inpredicting the thermal properties of material. In this paper,
the conjugate gradient method is used to solve inverse
heattransfer problems to compute the thermal properties.
Conjugate gradient method includes three basic problems:direct
problem, sensitivity problem and adjoint problem.In this method,
a target function J is defined as the differencebetween measured
temperature and computed temperature,which can be obtained from
solving the direct problem.The conjugate gradient method
predicts the thermal propertyby minimizing the target function.
In each iteration, thesensitivity and adjoint problems offer a
corrected amount tomodify the property.With assumed thermal
properties, three numerical experimentsare used to test the
conjugate gradient method. From thecomputational results, it is
found that the method can predictthermal conductivity, heat
capacity and latent heat correctly.However, in the model of
predicting latent heat, there arethree assumptions: (1) Dx must
be small, (2) the casting materialis pure metal, (3) the pouring
temperature is the meltingtemperature. Finally, the measured
temperatures of metal in a(green-sand) casting process is used
to predict the thermalconductivity. Compared with the data
reported in the literature,the average error of the computed
values is 5.6%. From theseresults, it is shown that the
conjugate gradient method can beused to predict thermal
properties simply and accurately.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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