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摘要
器件内部的热耗散系数信息反映了内部器件的工作状况。但是受客观条件的限制，内部的热耗散系数信息无法直接测量，因此需要通过可测量的间接信息，识别内部耗散系数信息，从而实时监测发热器件的工作状况。上述问题数学上可描述为，利用可测量信息，探求内部热耗散系数的不确定信息，进而给出器件工作的指导建议。基于上述原因，考虑在随机噪音模型下，利用可测边界的不确定性信息，识别内部阻尼系数(热耗散系数)。这是一个非线性的热传导反问题，故基于扩展Kalman滤波、全变差，设计反演算法识别热耗散系数。数值实验表明该算法可有效地识别边界阻尼系数。
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