Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
MTZ-Fachkongress

Antriebe und Energiesysteme von morgen


Austausch von Automobil- und Energiewirtschaft

Am 14./15. Mai geht es in Chemnitz um die Mobilitätswende durch Elektro- und Wasserstofffahrzeuge.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Role of “Bridge Person” in Software Development Projects Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Method for Solving the Time Fractional Heat Conduction Inverse Problem Based on Ant Colony Optimization and Artificial Bee Colony Algorithms

verfasst von : Rafał Brociek, Damian Słota

Erschienen in: Information and Software Technologies

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The paper presents an application of ant colony optimization and artificial bee colony algorithms to solve the inverse heat conduction problem of fractional order. In a given fractional heat conduction model, one of the parameters – thermal conductivity coefficient is missing. With output of the model - temperature measurements, functional defining error of approximate solution is created. In order to reconstruct thermal conductivity coefficient we apply swarm intelligence algorithms to minimize created functional.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Ensemble of Classifiers Based on Simple Granules of Knowledge
Nächstes Kapitel Automated Scheduling for Tightly-Coupled Embedded Multi-core Systems Using Hybrid Genetic Algorithms
Literatur
1.
Birvinskas, D., Jusas, V., Martisius, I., Damasevicius, R.: Data compression of EEG signals for artificial neural network classification. Inf. Technol. Control 42, 238–241 (2013)
2.
Brociek, R., Słota, D.: Reconstruction of the boundary condition for the heat conduction equation of fractional order. Therm. Sci. 19, 35–42 (2015)CrossRef
3.
Das, R., Akay, B., Singla, R.K., Singh, K.: Application of artificial bee colony algorithm for inverse modelling of a solar collector. Inverse Probl. Sci. Eng. 25, 887–908 (2017)MathSciNetCrossRef
4.
Hetmaniok, E., Słota, D., Zielonka, A.: Parallel procedure based on the swarm intelligence for solving the two-dimensional inverse problem of binary alloy solidification. In: Wyrzykowski, R., Deelman, E., Dongarra, J., Karczewski, K., Kitowski, J., Wiatr, K. (eds.) PPAM 2015. LNCS, vol. 9574, pp. 287–297. Springer, Cham (2016). doi:10.​1007/​978-3-319-32152-3_​27 CrossRef
5.
Hetmaniok, E.: Inverse problem for the solidification of binary alloy in the casting mould solved by using the bee optimization algorithm. Heat Mass Transf. 52, 1369–1379 (2016)CrossRef
6.
Jafrasteh, B., Fathianpour, N.: A hybrid simultaneous perturbation artificial bee colony and back-propagation algorithm for training a local linear radial basis neural network on ore grade estimation. Neurocomputing 235, 217–227 (2017)CrossRef
7.
8.
Obrączka A., Kowalski J.: Modeling the distribution of heat in the ceramic materials using fractional differential equations. In: Szczygieł, M. (eds.) Materiały XV Jubileuszowego Sympozjum “Podstawowe Problemy Energoelektroniki, Elektromechaniki i Mechatroniki”, PPEEm 2012. Archiwum Konferencji PTETiS, Komitet Organizacyjny Sympozjum PPEE i Seminarium BSE, vol. 32, pp. 133–132 (2012). (in polish)
9.
Das, S.: Functional Fractional Calculus for System Identification and Controls. Springer, Berlin (2008)MATH
10.
Klafter, J., Lim, S., Metzler, R.: Fractional Dynamics: Resent Advances. World Scientific, New Jersey (2012)MATH
11.
Podlubny, I.: Fractional Differential Equations. Academic Press, San Diego (1999)MATH
12.
Ismailov, M.I., Cicek, M.: Inverse source problem for a time-fractional diffusion equation with nonlocal boundary conditions. Appl. Math. Model. 40, 4891–4899 (2016)MathSciNetCrossRef
13.
Dou, F.F., Hon, Y.C.: Fundamental kernel-based method for backward space-time fractional diffusion problem. Comput. Math. Appl. 71, 356–367 (2016)MathSciNetCrossRef
14.
Chen, S., Liu, F., Jiang, X., Turner, I., Burrage, K.: Fast finite difference approximation for identifying parameters in a two-dimensional space-fractional nonlocal model with variable diffusivity coefficients. SIAM J. Numer. Anal. 56, 606–624 (2016)MathSciNetCrossRefMATH
15.
Brociek, R., Słota, D.: Application and comparison of intelligent algorithms to solve the fractional heat conduction inverse problem. Inf. Technol. Control 45, 184–194 (2016)
16.
Brociek, R.: Implicit finite difference method for time fractional diffusion equations with mixed boundary conditions. Zesz. Nauk. Politech. Śląskiej Matemat. Stosow. 4, 73–87 (2014)
17.
Karaboga, D., Akay, B.: A comparative study of artificial bee colony algorithm. Appl. Math. Comput. 214, 108–132 (2009)MathSciNetMATH
18.
Socha, K., Dorigo, M.: Ant Colony Optimization in continuous domains. Eur. J. Oper. Res. 185, 1155–1173 (2008)CrossRefMATH
19.
Karaboga, D.: Basturk B,: A powerful and efficient algorithm for numerical function optimization: artificial bee colony (ABC) algorithm. J. Global Optim. 39, 459–471 (2007)MathSciNetCrossRefMATH
20.
21.
22.
Połap, D., Woźniak, M.: Voice recognition through the use of Gabor transform and heuristic algorithm. Int. J. Electron. Telecommun. 63(2), 159–164 (2017). doi:10.​1515/​eletel-2017-0021. De Gruyter Open Ltd
23.
Woźniak, M., Połap, D.: On the manipulation of the initial population search space in heuristic algorithms through the use of parallel processing approach. In: Proceedings of the IEEE Symposium Series on Computational Intelligence – SSCI 2016, December 6–9 Athens, Greece (2016). doi:10.​1109/​SSCI.​2016.​7850033
Metadaten
Titel
A Method for Solving the Time Fractional Heat Conduction Inverse Problem Based on Ant Colony Optimization and Artificial Bee Colony Algorithms
verfasst von
Rafał Brociek
Damian Słota
Copyright-Jahr
2017
Buch
Information and Software Technologies

Print ISBN: 978-3-319-67641-8

Electronic ISBN: 978-3-319-67642-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-67642-5_29

Premium Partner

    Bildnachweise