模拟退火法在火灾烟颗粒粒径反演中的精确应用

本文主要探讨了火灾烟颗粒粒径分布反演的问题，这是一个具有挑战性的优化问题，由于其病态性质，常规方法容易陷入局部最优解，导致全局最优解的丢失。作者针对这一问题，采用了模拟退火算法，这是一种全局搜索能力强的优化技术，特别适合于处理复杂问题中的局部最优困境。 模拟退火算法的核心原理源自于金属冷却过程中的晶格结构转变，通过模拟物质从高温到低温的冷却过程中的能量状态转移，逐步降低系统能量，从而找到全局最低能量解。在这个案例中，作者将模拟退火应用于烟颗粒群的光散射 Mueller 矩阵元随角度分布的分析，这种矩阵包含了烟颗粒粒径信息的关键特征。 具体来说，作者首先详细分析了随机噪声对散射数据的影响，尤其是当噪声达到相对强度为信号最大值3%时，如何确保算法能够准确处理这些干扰，提高反演结果的可靠性。经过模拟退火的优化，即使在这样的噪声条件下，反演出的粒径误差也能控制在0.3%以下，显示了算法的有效性和鲁棒性。 进一步，作者将这种方法扩展到烟颗粒分形凝团的散射光数据反演，探究了不同分形维数的火灾烟颗粒分形凝团在球形模型下的光学等效半径。这一发现表明，分形特性对火灾烟颗粒的散射特性有着显著影响，且分形凝团的回转半径与其光学等效半径存在近似线性关系，这为理解火灾烟雾的复杂行为提供了新的视角。 这篇文章通过模拟退火算法在火灾烟颗粒粒径反演中的应用，不仅提升了反演的精度，还揭示了火灾烟雾中分形结构的重要作用，对于火灾预警、环境监测以及烟雾模型的建立具有实际价值。同时，这也展示了模拟退火作为一种通用优化技术在解决复杂物理问题中的潜力。