摘要：本文基于不同缺陷状态下电缆径向热导率的分布差异,提出一种电缆局部缺陷检测的温度场逆问题算法。本文首先利用有限元算法对典型缺陷下电缆的径向温度场分布进行了计算分析;其次建立了由电缆表面温度场求取电缆内部热导率分布的逆问题模型,并运用正则化牛顿迭代方法进行模型求解;最后通过仿真和模拟实验对电缆的水树枝典型缺陷进行了检测,结果表明:温度场逆问题求解得到的热导率分布图像能够反映电缆内部局部缺陷的位置和大小,验证了该方法的正确性。

摘要：随着GIS的小型化和三相共箱化,GIS用盘式绝缘子的电气性能也越来越受到设计者的关注。为了给盘式绝缘子工程的实际绝缘配合设计提供必要的数据和理论支持,采用有限元法对126 kV GIS盘式绝缘子表面的电场和电位分布进行了数值仿真。计算不同施压方式下GIS盘式绝缘子凸形和凹形表面的电场分布情况以及相应的电场强度最大值并分析它的电场强度分布规律,获得了影响GIS盘式绝缘子表面绝缘的主要因素。在此基础上对进行电场逆问题求解,实现了绝缘子表面和导体屏蔽均压罩的结构优化设计。

摘要：接地网对对系统的安全运行起着重要的作用。接地阻抗和变电站地电位升(ground potential rise,GPR)对变电站内设备安全性有直接影响;同时,接触电压、跨步电压、网孔电压和转移电压触摸对站内工作人员安全非常重要。变电站接地网的研究核心问题是如何满足IEEE/GB标准规定的安全阈值。此外,土壤参数、不等间距布置、垂直电极和季节性变化是影响设计和故障定位的主要影响因素。从正逆问题研究的角度来看,正问题主要集中于接地网设计,逆问题则是研究接地网被严重腐蚀后对接地网故障支路的定位。该文对已发表的接地网主要研究成果进行综述,其中,重点介绍了中国学者在变电站接地网故障定位方面的研究进展。根据本课题组在接地网研究中所得成果,提出一个新的研究视角来揭示变电站接地网的正问题和逆问题间的内在联系,可以为接地网逆问题中病态的故障诊断方程提供额外的信息。

摘要：为提高电磁场逆问题鲁棒优化设计的计算效率,提出一种基于多项式混沌和进化算法相结合的快速鲁棒优化方法。在该方法中,通过将多项式混沌展开作为鲁棒性能参数的随机响应面模型,提高了期望函数的计算效率和计算精度。此外,为进一步提高算法的计算效率,文章又提出了期望适值赋值的新机制,以及概率可行性模型处理约束函数鲁棒性的方法;引入同时搜索全局最优解和鲁棒最优解的迭代循环机制。通过典型电磁场逆问题的鲁棒优化设计对本文算法进行了数值验证。数值分析结果证明了该文方法的可行性和先进性。

摘要：与传统进化算法不同,基于一种电磁场逆问题多目标优化设计的矢量量子进化算法(QEA)没有复杂的基因算子和操作。为同时兼顾某一个体优于另一个体的目标函数总数,以及具体目标函数的改进"程度",提出了新的适值计算式;根据多目标电磁场逆问题的特点,重新设计了标量QEA算法的信息共享机制、量子门偏移角的自适应调整规则。通过典型实例的验证,表明了本文算法的有效性和实用性。

摘要：注入电流式磁声成像是电阻抗成像和超声成像相结合的一种新型成像技术,具有电阻抗成像的高对比度和超声成像高分辨率的优势,是一种有望获得高质量图像的生物电阻抗成像技术,在生物医学成像领域具有广阔的应用前景。作为一种新型成像技术,目前在电导率的重建方面还没有形成完整的体系。针对二维平面模型,提出一种由声场信号准确重建被测样品电流密度的方法。首先采用维纳滤波反卷积方法由超声换能器测量的声场信号重建被测样品原始声场p(r,t),接着利用时间反演法获取声源分布0??(J×B),然后考虑到二维平面模型只有电流密度的两个分量,结合电流连续性定理,从而重建电流密度的两个分量xJ、yJ,最后设计并搭建注入式磁声成像实验平台,利用生物组织进行实验,最终得到猪肉组织的电导率图像,重建结果证明了重建方法的可行性。

摘要：逆问题通常分为两大类:优化设计和参数识辨.在讨论数学物理逆问题的参数识辨前,测量点的数目和位置的选取是对大量数据的分析和评估中两大至关重要的问题.针对参数识辨中的这两大问题,应用贝叶斯理论,首次将信息熵引入到测量信息的描述中,提出了描述测量点的数目和位置对重构精度影响的数学方法和手段.最后通过具体的计算实例说明了该方法的有效性.

摘要：为得到变电站工频电场的详细分布,提出了一种将压缩感知理论应用于工频电场逆问题计算的方法,该方法只要求在监控区域内随机部署少量的电场场强监测点,经设计的压缩感知贪婪重构算法得出场源参数和场强分布云图。变电站设备和线路故障,或者作业人员接近高场强危险区域,往往引起场强云图的变化,将重构的场强云图与正常运行状态的场强云图进行比对,为无接触式的设备故障在线监测和作业人员近电告警安全保障提供了新的思路。介绍了仿真结果。

摘要：为了有效地求解二次规划逆问题,提出了一种求解其对偶问题的子问题的光滑化信赖域共轭梯度法。该方法采用增广拉格朗日法求解其对偶问题,引入光滑函数将对偶问题的子问题转换成连续的无约束优化问题,将信赖域法与共轭梯度法结合,设计出求解二次规划逆问题的算法流程。数值实验结果表明,该方法可行且有效,与牛顿法相比,更适合求解大规模问题。

摘要：使用物理启发的神经网络方法求解物理逆问题正成为一种趋势,但仅通过损失函数引入物理信息的方案难以求解.为解决电磁器件逆设计中物理启发神经网络模型不易收敛的问题,本文引出了深度物理启发神经网络.深度物理启发神经网络使用偏微分方程的基本解构成的网络替代传统的前馈神经网络,将数学物理模型嵌入网络结构.这一特点使深度物理启发网络的训练参数具有实际物理意义,相较传统物理启发神经网络拥有更简洁的损失函数,计算效率和稳定性也有明显提升.以二端口波导的散射参数设计为例,数值实验结果表明该方案在保证与设计目标相关性系数大于0.99的同时,最快可在25 s实现器件逆设计,且能够获得多样化的结构设计结果.本文提出的方法为逆物理问题求解构建及神经网络的物理信息嵌入探索提供了新思路.