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在低阶模型的基础上开发了一种求解对流换热反问题的算法，并采用最佳正交分解方法分别建立了直接问题、敏感度问题和伴随问题的低阶模型，反问题求解采用了共轭梯度法．算例为一圆管内流动充分发展、换热初始段时，反求圆管壁面外未知热流密度的反问题．分别研究了测量位置、测量误差对算法性能的影响，结果表明通过将测量位置移向未知热流可以显著地提高解的精度和算法的稳定性，同时共轭梯度法可以显著地减小测量误差对结果的影响．所开发的算法可以在非常短的时间内得到较准确的解，基于CFD模型的反问题算法迭代一步需要6．5s，而文中算法迭