第1章 绪论 1
1.1 功能性纺织材料设计的背景 1
1.1.1 功能性纺织材料的行业与研发背景 1
1.1.2 功能性纺织材料设计的研究内容与方法 2
1.1.3 功能性纺织材料设计的研究进展 2
1.2 基于热湿舒适性的纺织材料设计反问题的数学归结 3
1.2.1 人体-服装-环境系统与服装热湿舒适性 3
1.2.2 织物内热湿传递性能的描述 6
1.2.3 织物内热湿传递规律的研究及其进展 7
1.2.4 纺织材料设计反问题的提出与分类 8
1.3 功能性纺织材料设计反问题的研究方法 9
1.3.1 理论研究方法 10
1.3.2 数值算法研究 10
1.3.3 研究目标 11
1.4 本书内容展开框架 11
参考文献 12
第2章 纺织材料热湿传递数学模型：稳态模型 17
2.1 稳态模型一：常温环境条件下的织物热湿传递模型 17
2.1.1 模型概略图和假设 17
2.1.2 数学模型 18
2.1.3 模型的求解 20
2.1.4 数值算法：粒子群算法 21
2.1.5 数值实现 22
2.2 稳态模型二：具平行圆柱孔织物热湿传递模型 24
2.2.1 建模假设 24
2.2.2 数学模型 25
2.2.3 理论结果 25
2.2.4 数值算法 28
2.2.5 数值实现 29
参考文献 31
第3章 纺织材料热湿传递数学模型：动态模型 32
3.1 单层动态模型：低温环境条件下的织物热湿传递模型 32
3.1.1 建模假设 32
3.1.2 数学模型 33
3.1.3 数值算法 35
3.1.4 数值实现 37
3.2 双层动态模型：低温环境条件下的织物热湿传递模型 41
3.2.1 建模假设 41
3.2.2 数学模型 42
3.2.3 理论结果 44
3.2.4 数值算法 49
3.2.5 数值实现 52
3.2.6 结果分析与评注 56
参考文献 56
第4章 纺织材料厚度决定反问题：单层稳态模型 58
4.1 纺织材料厚度决定反问题的数学提法 58
4.2 IPTTD的数值计算 59
4.3 IPTTD的验证 61
参考文献 62
第5章 纺织材料厚度决定反问题：单层动态模型 64
5.1 数学提法 64
5.2 数值算法 67
5.2.1 算法设计思想 67
5.2.2 数值计算实例 71
5.2.3 结果分析与可视化 71
5.3 几点注记 73
参考文献 73
第6章 纺织材料厚度决定反问题：双层动态模型 75
6.1 数学提法 75
6.2 数值算法 76
6.2.1 算法设计思想 76
6.2.2 数值计算实例 77
6.3 数值计算验证 80
6.4 结果分析与可视化 83
6.5 几点注记 83
参考文献 84
第7章 纺织材料热传导率决定反问题：单层静态模型 85
7.1 数学提法 85
7.2 IPTHD的数值算法 86
7.2.1 算法设计思想 86
7.2.2 数值计算实例 89
7.3 结果分析与可视化 92
7.4 几点注记 93
参考文献 93
第8章 纺织材料孔隙率决定反问题：单层动态模型 95
8.1 数学提法 95
8.2 IPTPD的数值算法 96
8.2.1 算法设计思想 96
8.2.2 数值计算实例 97
8.2.3 结果分析与可视化 98
8.3 几点注记 100
参考文献 100
第9章 织物材料多参数同时决定反问题：单层稳态模型 102
9.1 厚度与热传导率同时决定的反问题的数学提法 102
9.2 IPT（TH）D的数值计算 103
9.2.1 数值计算实例 103
9.2.2 算法有效性 104
9.3 IPT（TH）D的验证 106
9.4 厚度、热传导率与孔隙率同时决定的反问题的数学提法 108
9.5 IPT（THP）D的数值计算实例 108
9.6 IPT（THP）D的验证 109
参考文献 111
第10章 纺织材料设计反问题的未来研究方向 112
10.1 未来功能性纺织材料设计的实际需求 112
10.2 功能性纺织材料设计反问题的未来研究内容 113
10.3 功能性纺织材料设计反问题的研究课题举例 114
参考文献 115
第11章 反问题的计算方法 117
11.1 反问题的特征 117
11.1.1 反问题例子 117
11.1.2 反问题的三个主要特征 119
11.1.3 反问题研究的沿革 121
11.2 线性代数方程组的正则化方法 122
11.2.1 病态方程组的特征 122
11.2.2 病态方程组的正则化方法 125
11.2.3 正则化参数的最优选取策略 129
11.3 算子方程的正则化方法 130
11.3.1 算子方程的特征 131
11.3.2 算子方程的正则化方法 132
11.3.3 算子方程的正则化参数选取策略 137
11.4 贝叶斯统计推断方法 142
11.4.1 最大似然估计 142
11.4.2 贝叶斯估计方法 142
11.4.3 EM算法 144
11.4.4 有限维随机模型的贝叶斯统计推断方法 145
11.5 优化问题的直接搜索方法和随机搜索方法 146
11.5.1 黄金分割法 146
11.5.2 模式搜索法 148
11.5.3 粒子群方法 149
11.5.4 模拟退火算法 150
参考文献 150
索引 152