基于非局部隐式梯度模型的混凝土断裂损伤

介绍了隐式梯度模型及其与非局部模型的关系;分析了隐式梯度模型中非局部等价应变求解时形函数的选取原则;讨论了受均布载荷作用下平面应力裂纹混凝土板裂尖的应变场;提出了隐式梯度模型中采用数值外插法求解裂尖的非局部等价应变,解决了裂尖损伤场光滑问题.数值计算表明隐式梯度模型对避免软化损伤模拟时的病态网格依赖性和零能量损耗有非常好的效果.

风暴潮漫滩的半隐半显数值模式及其在珠江口的应用

研究给出了风暴潮漫滩预报的一种半隐半显数值模式，并将其用于珠江口风暴潮漫滩的后报。该模式将风暴潮漫滩的控制方程进行半隐半显离散，使计算稳定性不受时间步长的限制；分别用共轭斜量加速Jacobi法和文中提出的简化算法求解差分方程以提高计算效率。数值模拟试验表明：该模式计算的沿岸风暴潮与天文潮耦合水位与实测水位值吻合较好，因而对漫滩位置、范围和持续时间的计算应是合理、准确的；因模式允许使用的时间步长比ADI模式允许使用的时间步长大数倍，所以计算量大大减少，漫滩预报时间显著缩短。

基于隐式梯度模型的混凝土损伤的数值模拟

分析了局部损伤模型在进行混凝土应变软化模拟时存在的问题:网络依赖性和零能量损耗问题;分别应用隐式梯度模型和局部模型对混凝土应变软化进行了模拟。计算表明该隐式梯度模型可较好避免有限元在应变软化模拟时的网络依赖性,预测出的荷载-位移响应与实际情况吻合较好。

基于隐式梯度理论的混凝土细观随机断裂模型

根据多尺度力学的基本思想,将隐式梯度非局部化理论与串并联弹簧模型理论相结合,建立了混凝土细观随机断裂模型。通过引入微弹簧断裂应变为服从对数正态分布的随机变量,验证了混凝土材料微观断裂的不可控制性;通过引入非局部化比例,解决了传统串并联弹簧模型的层数敏感性问题。对建立的模型从特征参数、局部应变与损伤的演化发展和层数敏感性几个方面进行了分析。最后,将模型结果与试验结果进行了对比,验证了该模型的正确性。研究结果表明:该模型计算效率高,且更加有利于在计算软件中实现。

基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习

联邦学习是一种分布式机器学习范式,中央服务器通过协作大量远程设备训练一个最优的全局模型。目前联邦学习主要存在系统异构性和数据异构性这两个关键挑战。本文主要针对异构性导致的全局模型收敛慢甚至无法收敛的问题,提出基于隐式随机梯度下降优化的联邦学习算法。与传统联邦学习更新方式不同,本文利用本地上传的模型参数近似求出平均全局梯度,同时避免求解一阶导数,通过梯度下降来更新全局模型参数,使全局模型能够在较少的通信轮数下达到更快更稳定的收敛结果。在实验中,模拟了不同等级的异构环境,本文提出的算法比FedProx和FedAvg均表现出更快更稳定的收敛结果。在相同收敛结果的前提下,本文的方法在高度异构的合成数据集上比FedProx通信轮数减少近50%,显著提升了联邦学习的稳定性和鲁棒性。

共轭梯度法在弹塑性模型数值实现中的应用

基于Jacobian矩阵的奇异和不收敛特性,分析了弹塑性本构模型的组成和算法。将牛顿-最近点投影法(NewtonCPPM)隐式算法中高度非线性方程组的求解问题转化为求最小值问题,通过采用共轭梯度法求解该最小值来实现对传统隐式算法的改进。最后,以考虑软土结构性的Saniclay模型为例,在单元体分析计算的基础上,考虑不同的应变路径和初始应力状态,对传统隐式算法和改进隐式算法在计算收敛性、计算精度和计算效率方面进行对比,并通过工程算例检验传统隐式算法和改进隐式算法之间的差异。结果表明:相较于传统隐式算法,改进隐式算法能够有效提高计算效率和收敛性。

一种改进的基于隐式信任信息的社交推荐模型

社交推荐(Social Recommendation,SoRec)模型是一类典型的融合信任信息的矩阵分解方法,在个性化推荐系统中得到了广泛的研究和应用.目前大部分SoRec模型的研究成果都是基于显式信任信息,这对于实际中难以获取显式信息的数据集无法使用,并且现有的SoRec模型尚未充分考虑不同情形下潜在因子的多变性,大大影响了推荐的准确性.为了解决上述问题,本文针对仅有评分信息的非负目标矩阵,首先利用已知用户评分信息挖掘用户间的隐式信任关系矩阵;然后基于得到的信任信息,考虑两种不同情形下用户潜在特征矩阵的组合,提出了一种改进的SoRec(Improved Social Recommendation,ISoRec)模型;再者,通过在梯度下降算法中引入单因子乘法更新规则进行模型训练,不仅保证目标矩阵的非负性,还提高了算法在稀疏数据集的适用性.最后,本文结合真实有效的数据集对所有模型进行实验验证其有效性,结果证明ISoRec模型在精确度上有所提升.

Water flooding optimization with adjoint model under control constraints

The oil recovery enhancement is a major technical issue in the development of oil and gas fields. The smart oil field is an effective way to deal with the issue. It can achieve the maximum profits in the oil production at a minimum cost, and represents the future direction of oil fields. This paper discusses the core of the smart field theory, mainly the real-time optimization method of the injection-production rate of water-oil wells in a complex oil-gas filtration system. Computing speed is considered as the primary prerequisite because this research depends very much on reservoir numerical simulations and each simulation may take several hours or even days. An adjoint gradient method of the maximum theory is chosen for the solution of the optimal control variables. Conven-tional solving method of the maximum principle requires two solutions of time series： the forward reservoir simulation and the backward adjoint gradient calculation. In this paper, the two processes are combined together and a fully implicit reservoir simulator is developed. The matrixes of the adjoint equation are directly obtained from the fully implicit reservoir simulation, which accelera-tes the optimization solution and enhances the efficiency of the solving model. Meanwhile, a gradient projection algorithm combined with the maximum theory is used to constrain the parameters in the oil field development, which make it possible for the method to be applied to the water flooding optimization in a real oil field. The above theory is tested in several reservoir cases and it is shown that a better development effect of the oil field can be achieved.

基于隐式梯度公式的各向异性混凝土损伤研究

在空间复杂应力状态下,混凝土损伤表现出强烈的应力方向相关性,隐式梯度公式中标量形式的损伤变量,不能精确描述混凝土在复杂应力状态下失效问题。该文引入空间有效损伤矩阵,构造一种基于隐式梯度公式的各向异性的非局部损伤模型,证明了其率平衡方程在损伤过程中类型保持不变,给出空间应力状态下基于该模型的有限元程序,并将该模型应用于空间复杂应力状态下的混凝土损伤和应变软化的数值模拟。数值计算表明模型对避免软化损伤模拟时的病态网格依赖性和零能量损耗有非常好的效果。