Заметим здесь, что матрица
является симметричной
и положительно определенной, так как квадратичная форма
неотрицательна для любых значений переменных
причем
только при
Действительно,
Пусть задана система алгебраических уравнений
(23)
где
- невырожденная квадратная матрица m – го порядка, а
и
- вектор – столбцы, согласованные в размерностью матрицы А.
Выделяют два класса методов решения таких систем: прямые и итерационные.
Прямые методы основаны на разложении матрицы А в произведении более простых матриц (диагональных, треугольных, ортогональных). В этом случае исходная система уравнений (23) распадается на несколько более простых систем, решаемых последовательно. Если при этом все вычисления производить без округлений, то через вполне определенное заранее известное конечное число шагов получится точное решение системы (23).
Поэтому их называют также точными. Альтернативой для указанных методов являются итерационные алгоритмы, в которых решение находится как предел при
последовательных приближений
, где
- номер итераций.
Зависимости температуры поверхности и экспериментальной температуры от времени, а также теплового потока и коэффициента теплоотдачи представлены на рисунках 4, 5, 6 ,7 и 8 соответственно.
 |
 |
 |
 |
 | |
 |
 |
 |
 |
| |
В реальных условиях измеряемые температуры (то есть исходные данные для обратной тепловой задачи) являются случайными величинами из-за дефектов производства, технологии изготовления, загрязнения поверхности, погрешности измерения и обработки экспериментальной информации. Влияние погрешностей исходной информации на решение обратной задачи теплопроводности оценивалось с помощью метода статистических испытаний Монте – Карло / 5-8 /. Анализ результата статистического моделирования решения обратной задачи позволяет установить коридор ошибок искомых граничных условий.
Одним из методов решения ОЗТ является метод статистических испытаний Монте –Карло, который заключается в статистическом моделировании аналитических решений ОЗТ с учетом случайного характера исходных данных /121/.
В методе Монте-Карло основным является случайная выборка исходных данных /24/. В данной работе для этого необходим источник случайных чисел.
Введем для исходных данных обозначение
(24)где
- математическое ожидание j – го параметра в точках. Ошибку 
представим в виде = 
(25)где
- максимально возможная погрешность, 
- функция возмущения, в общем случае различная во всех точках. Функция возмущения имеет вид
при возмущении по нормальному закону распределения плотностей вероятностей при использовании правила "трех сигм"; 
- случайная величина, распределенная по нормальному закону с математическим ожиданием m = 0 и дисперсией Д = 1. Используя метод Монте – Карло можно исследовать влияние погрешности исходной информации (геометрические размеры, место установки температурного датчика, теплофизические характеристики, измерения и обработки экспериментальной температуры внутренних точек тела) на решение ОЗТ. Коридор ошибок восстановленного решения можно определить по результатам статистической обработки полученных реализации. Кроме того, процедура Монте – Карло позволяет рассматривать влияние каждой входной величины на решение ОЗТ. Найденные таким путем статистические характеристики решения ОЗТ можно использовать для того, чтобы направить инженерные усилия на уменьшение именно тех случайных вариаций, которые наиболее сильно сказываются на решении ОЗТ.
Проведенные расчеты для однослойной пластины показали, что погрешность в задании экспериментальной температуры до 5% вызывает максимальные отклонения температуры поверхности до 10% на временном интервале 0 - 55 сек, а на остальном временном участке до 5%.
Максимальные отклонения теплового потока на тех же временных интервалах составляют соотственно 20% и 10%.
Проведенные расчеты для двухслойной пластины показали, что погрешность в задании экспериментальной температуры до 5% вызывает максимальные отклонения температуры до 10% на временном интервале 0 - 50 сек, а на остальном временном участке до 5%. Максимальные отклонения теплового потока на тех же временных интервалах составляют соответственно 20% и 10%.
ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Алифанов О.В. Обратные задачи теплообмена. – М: Машиностроение, 1988. – 280 с.
2. Алифанов О.В., Артюхин Е.А., Румянцев С.Я. Экспериментальные методы решения некорректных задач. – М.: Наука, 1988. – 288 с.
3. Веселовский В.Б., Лазученков Н.М, Швачич С.В. Обработка и интерпретация результатов нестационарных экспериментов при исследовании процессов тепло – и массообмена // Прикладные вопросы аэродинамики летательных аппаратов. Киев: Наук. думка, 1984. – С. 138 – 140.
4. Веселовский В.Б. Решение задач нестационарной теплопроводности для многослойных теплозащитных покрытий // Прикладные вопросы аэродинамики. – Киев: Наук. думка, 1987. – с. 95 – 100.
5. Веселовский В. Б. Нелинейные задачи теплопроводности для составных элементов конструкций // Прикладные задачи гидродинамики и тепломассообмена в энергетических установках. – Киев: Наук. думка, 1989. – С. 113 – 117.
6. Веселовский В.Б. Нестационарное температурное поле составных элементов конструкций // Математические методы тепломассопереноса. – Днепропетровск: ДГУ, 1986, с. 107 –110.
7. Веселовский В.Б. Решение прямых задач теплопроводности для многослойных пластин и построение алгоритмов восстановления граничных условий // Тезисы докладов 2 - ой Республиканского симпозиума по дифференциальным и интегральным уравнениям. – Одесса: Одесский ун – т, 1978. – с. 43 – 44.
8. Веселовский В.Б. Тепловы режимы составных элементов конструкции летательных аппаратов // Тепломассообмен – ММФ – Минск: ИТМО АНБ, 1996, - том IX (Вычислительный эксперимент в задачах тепломассообмена и теплопередачи).
С. 37 – 41.
9. Коваленко Н.Д., Шмукин А.А., Гужва М.И., Махин В.В. Нестационарные тепловые процессы в энергетических установках летательных аппаратов. – Киев: Наук. думка, 1988. – 224 с.
