通过被测目标温度值和其它已知参数信息,来估计被测目标的各项热参数的问题即热传导反问题。求解使用的数值方法即反演算法,它基于数理方程,涉及到传热学、物理、数学、计算机、实验技术等学科,在航空工业领域有广泛的应用。本文以导热系数为例,研究热参数反演算法的实现过程及其影响因素,在此基础上探寻提高反演精度和速度的方法。本文首先讨论基于差分方程的反演算法,其本质是利用数值方法求解不适定微分方程。解决反问题的前提是解决正问题,本文使用Crank-Nicolson隐式差分格式进行微分方程的离散化,保证了求解的稳定性。在解决反问题过程中,采用共轭梯度法进行迭代,在迭代过程中逼近导热系数的最优解。最后,通过计算机产生随机误差模拟温度噪声,测试算法对测量误差的敏感程度。在上述研究的基础上,本文尝试了第二种方法——基于常功率平面热源法的反演算法。解决该问题时,本文简化了算法逻辑,将反问题转化为一维最优化问题进行求解,使用牛顿法进行迭代。在此基础上,讨论了多项参数对反演结果的影响。此外,本文还完成了基于稳态法的导热系数测量装置的整体设计,包括加热装置的构造和电控部分的设计,为装置后续的研制工作搭好框架。仿真实验的结果显示,在无温度噪声的情况下,两种反演算法的反演误差均能控制在3%以内;加入2%的温度噪声后,基于差分方程的反演误差可达20%,基于常功率平面热源法的反演误差可控制在5%以内,且计算时间不足前者的1%。实验结果说明第二种算法对误差的敏感程度远低于前者,在实际测量中,后者可以达到更高的反演精度和速度。另一方面,基于差分方程的算法可实现对随温度变化的导热系数的反演,即多参量的反演,而基于常功率平面热源法的算法只能对常导热系数进行反演。因此,二者各有千秋,可根据工程需求对算法进行选择。