基于无量纲分析的法向恢复系数模型研究

作为描述接触碰撞过程能量损失的重要参量,恢复系数的深入研究对于提升现有接触碰撞力模型预测性能、准确描述接触碰撞现象,并进一步探明其对机械系统整体动态特性影响规律方面具有重要作用.鉴于现有恢复系数模型计算精度的局限性,本文基于无量纲分析方法,提出了一种考虑材料特性与初始碰撞速度的新型恢复系数模型.具体实施过程如下:首先,利用有限元软件ABAQUS建立弹性球-理想弹塑性基底法向接触碰撞数值仿真模型,分别从最小网格尺寸设置与接触碰撞能量转换角度验证了所建模型的有效性;基于此模型开展多工况下的数值模拟研究,分析不同材料弹塑性参数与初始碰撞速度对接触碰撞响应的影响;在此基础上,引入无量纲化参数E^(*)/(ρv_(nc)^(2))与σ_(y)/E^(*),寻找恢复系数与弹塑性参数及初始碰撞速度间的函数关系;进一步结合Johnson塑性碰撞理论,反向推算获取屈服速度与材料属性的映射关系,最终建立无量纲化恢复系数新模型;通过与低速试验数据、高速有限元模拟结果的对比,验证了新模型的预测精度和泛化性能.

基于Kriging模型的固体氧化物燃料电池建模研究

Kriging模型具有良好的函数逼近能力,能同时给出预测值和误差估计。引入Kriging模型建立固体氧化物燃料电池(SOFC)代理模型,可在准确预测电池性能的同时降低在线计算成本。为构建SOFC变工况操作下的数据集,建立了三维多物理场仿真模型,数值模拟结果与实验数据吻合。利用随机采样和数值模拟生成样本空间,比较了七种采用不同相关函数的Kriging模型,分析了样本数量对模型准确性的影响以及小样本情况下模型的鲁棒性。结果表明,采用高斯相关函数的Kriging模型在SOFC性能预测方面具有较为优越的综合表现,并给出了平衡计算精度和时间成本的样本数量参考值,具有一定实用价值。

基于动态优化算法的复杂生物网络的状态调控

近年研究表明,某些药物能改变基因调控网络(GRNs)中的调控反应参数,促使细胞从病变状态转移到正常状态。在此基础上,有学者构建了基于吸引子和分岔理论的状态调控框架。现有的控制策略中,控制信号规律都是自行拟定的,并且所使用的参数扰动法仅能求出单控制变量情况下状态转移所需的时间。因此,针对以非线性常微分方程组(ODEs)形式描述的复杂生物网络,本文提出了一种基于动态优化算法改变网络状态的最优调控方法,在掌握生物网络基本特性的基础上建立了动态优化问题,并以简单低维的三节点GRN和复杂高维的癌症GRN为例,利用MATLAB计算得到单控制变量及多控制变量条件下的最优控制策略。本文所提方法旨在实现精确且快速的状态调控,为试验研究和实际治疗提供参考依据。