块体空气动力算法的再计算湍通量与NCEP湍通量的比较

以NCEP资料提供的水文气象参数作为输入量,利用4种块体空气动力算法重新计算了动量和热量通量,与相应的NCEP自身提供的湍通量进行了比较分析,发现再计算动量、感热和潜热通量的偏差值随风速增加而增大;在中高风速下,再计算动量通量的相对误差较小,其他情况下再计算动量、感热和潜热通量的相对误差最高能达到50%左右;相对误差一般随纬度的增大而增大,表明两者之间存在不协调性。研究还表明,改进后的NCEP2资料与NCEP1资料相比,这种不协调性并没有得到改善。

GCr15棒线材粗轧过程的隐式静力和隐式动力算法有限元模拟

借助大型商用有限元软件MSC.Marc,采用隐式静力和隐式动力有限元算法,对GCr15棒线材的粗轧过程进行了热力耦合有限元模拟,模拟采用生产实际中的轧制参数。2种算法的出辊速度、温度场和平均轧制力模拟结果基本一致,温度场模拟值与实测值的比较证明了这2种算法的可靠性。实际模拟时,隐式动力学算法计算时间少于隐式静力学算法,效率较高。

循环荷载作用下软土中吸力锚变形过程拟动力算法

针对静荷载与循环荷载共同作用下软土中张紧式吸力锚的变形失稳过程进行了研究,通过拟动力有限元法模拟了静荷载和循环荷载共同作用下模型锚变形过程,验证了拟动力算法的可行性。分析过程中采用考虑循环荷载作用历史的等效线性黏弹性计算模型描述饱和软黏土不排水循环动力响应,依据蠕变理论描述土单元的循环累积应变响应。基于ABAQUS有限元软件,借助拟动力黏弹塑性模型提出了一种既能描述土体循环动力响应又能获得土体变形循环累积过程的拟动力算法。通过编制脚本程序PYTHON,将计算土体循环动力响应的过程与分析土体变形累积的过程连接起来,使计算机自动完成整个拟动力有限元算法的分析过程,最终实现了不通过详细跟踪循环荷载作用历史即可获得软土中吸力锚在循环荷载作用下变形逐渐循环累积至失稳过程的拟动力算法。

应用拟动力算法对单层网壳水平地震反应进行研究

本文使用在反应谱分析下所得的地震荷载为加载模式，分析了不同直径、不同矢跨比下各类单层网壳结构的动力承载能力。

面向缪子成像的计算神经动力学算法

基于缪子成像中需考虑被测物体密度的双端约束以及噪声对探测数据的影响,提出一种面向缪子成像的计算神经动力学算法,可保证结果处于约束范围内.理论分析结果表明,在无噪声或恒定噪声的情况下,该算法全局收敛于缪子成像的理论解,并能有效抑制随机噪声.仿真结果表明,该算法在求解缪子成像问题时具有有效性和优越性.

基于仿真动力学模型的缺陷轴承动态特性分析

滚动轴承是数控机床主轴传动系统中重要的支撑部件,轴承组件出现缺陷会影响整个数控机床传动系统的使用性能和工作效率。为了探究缺陷状态下轴承内部动态特性的差异,以7002C角接触球轴承为研究对象,进行了缺陷轴承动态特性研究。首先,利用有限元仿真软件,构建了轴承组件存在凹坑缺陷的仿真动力学模型;随后,对轴承不同转速下的滚珠公转速度仿真结果和理论计算结果进行了比较,验证了所建立动力学仿真模型的准确性;最后,综合分析了轴承外圈缺陷、滚珠缺陷及两者复合缺陷时的动态特性。研究结果表明:复合缺陷相对于单一缺陷有更高的剪切应力,且呈现波动剧烈的趋势;不同故障状态展现出振动信号的差异,滚珠缺陷表现出较小波动,外圈缺陷较稳定,而复合缺陷最不稳定,振动幅度最大;滚珠的公转速度表现出不规则和不一致的变化,滚珠缺陷、外圈缺陷和复合缺陷在速度曲线上表现出相似但略有不同的周期性和峰谷延迟。所构建的有限元模型可用于研究不同故障状态下滚动轴承的动态特性,为轴承优化设计提供参考。

高阶单步拟动力试验算法

由于高阶单步法具有无条件稳定、优良的算法阻尼特性、无超越现象、截断误差为Δt5的特性,已成功地应用于结构地震非线性反应分析、主动半主动及智能振动控制、刚度解析表示的动力反应等分析。该文根据结构拟动力试验的特点,考虑到试验中系统所能达到的精度条件,引入等效剪切刚度的思想,提出了高阶单步拟动力试验算法。单自由度和两自由度数值模拟算例分析以及3层足尺拟动力试验结果,证实了算法的可行性和优越性。

基于分布式神经动力学算法的微电网多目标优化方法

针对微电网多目标优化计算量较大问题,提出了一种考虑需求响应的微电网分布式神经动力学优化算法。首先考虑平均效率函数、微电网的排放、需求响应引起的不满意度以及总利润函数等因素建立多目标优化模型。然后应用单目标积公式将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并证明了最优解是原始多目标问题的帕累托最优点。进一步使用对数障碍物惩罚因子处理不等式约束,利用Lasalle不变性原理和Lyapunov函数证明所提出的算法可以收敛到最优解。最后,通过仿真验证了所提方法可以在保证优化精度与收敛性条件下大大降低计算成本。

动力演化算法的应急物资分类Vague熵权投影寻踪模型

文章运用Vague集和信息熵确定定指标权重,提出了应急物资分类的Vague熵权投影寻踪模型,在此基础上,设计了动力演化算法的求解思路。最后,以实例分析了该模型的客观性和科学性。

基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的应用

运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取,采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向,将高维数据投影至低维数据空间,在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。

动力显式算法在汽车覆盖件成形过程有限元模拟中的应用

论述了汽车覆盖件成形过程有限元模拟的动力显式算法.详细分析了动力显式算法中虚功方程的空间域有限元离散方法和有限元方程的时间域中心差分离散方法.分别采用LS-DYNA3D和ABAQUS对江铃五十铃汽车有限公司J116车门和匹卡车第一横梁进行了显式算法的有限元数值模拟.算例表明:动力显式算法可以获得比较满意的结果.

纳米工程中大规模分子动力学仿真算法的研究进展

综述了借助分子动力学仿真方法研究纳米工程领域中的单晶材料纳米压痕、拉伸、切削和磨削,非晶材料的纳米压痕和多晶材料的塑性变形等方面。介绍提高单机仿真规模的Verlet列表法、Cell Linked链表法、网格邻近列表链表法和列表势等串行算法,还描述原子分解法、作用力分解法和空间区域分解法等通过增加CPU的数量使仿真规模得到大大提高的并行算法。同时,从串行算法和并行算法两方面对国内外学者在该领域的研究现状进行较全面的综述。最后,指出目前的分子动力学仿真规模还不足以满足需求,仿真算法还需本质上的突破。

变薄拉深过程模拟的有限元动力显式算法

为研究变薄拉深工艺中材料流动变形,开发了基于单点积分和粘性阻尼沙漏控制算法相结合的八节点六面体单元的有限元动力显式算法程序。采用粘性沙漏控制算法有效控制了由于单点积分造成的沙漏模式,节省了计算时间。同时,沿厚向划分多层网格、三维的本构关系以及双面接触算法,可以精确获取板料应力应变状态。最后给出了圆筒件的变薄拉深成形模拟实例,通过与实验结果的比较,验证了此实体单元的实用性。

开放系统非线性动力反应分析的一种算法

由于考虑非线性因素影响,动力荷载作用下地下结构反应分析中需将静力反应作为其初始条件．由于透射人工边界、黏性人工边界等局部人工边界条件存在零频限制问题,不能将静力反应的初始条件直接用于这类人工边界条件模拟的动力系统分析中．以往求解静力问题时采用固定边界,再将由此产生的反力作为边界约束力用于动力分析,造成了静、动力分析模型的边界条件不统一．本文将无零频限制的黏弹性人工边界用于动力荷载作用下的地下结构非线性动力反应分析,实现了此类问题在静、动力分析时边界条件的统一性,并以爆炸荷载作用下地下结构的反应分析为例在大型通用显式有限元程序LS-DYNA中实现了这一算法．

车轮径向疲劳试验的动力显式有限元算法

由于静力隐式有限元算法很难准确模拟车轮径向疲劳试验,着重研究用动力显式有限元算法进行模拟的方法。论文详细介绍了车轮有限元网格、材料性能参数、轮胎简化、螺栓预紧、焊缝设置、转鼓转动、径向力加载等过程的设置方法及注意事项,列出车轮应力及表面压力的分布,提出判断分析结果合理与否的方法,最后详细介绍材料S-N曲线的选择方法,并对有限元分析及试验寿命结果进行比较,该动力显式模拟设置方法可得到较理想的分析结果。

分子动力学再优化算法应用于调强放射治疗

目的:研究在引入模拟退火算法后,分子动力学再优化算法应用到调强放射治疗(IMRT)计划制定过程中的可行性。方法:在利用分子动力学完成IMRT计划后,再利用模拟退火方法对子野叶片位置和子野跳数进行进一步优化,最后用AAPM119号报告提供的测试例评估该算法是否满足处方剂量要求。结果:模拟多靶区、模拟前列腺肿瘤、模拟头颈肿瘤和模拟C形靶区(第一种情况)的优化结果满足并优于处方剂量要求。对于约束更严格的模拟C形靶区(第二种情况),优化结果略低于处方要求。总体结果比AAPM119号报告对其它系统的评价更好。结论:在引入模拟退火方法后,分子动力学再优化算法可以满足调强计划的处方要求。

基于神经网络的动力学反解算法及其应用研究

论述了使用神经网络求解结构动力学反问题的基本原理和方法，并针对ＢＰ网络在使用中存在的主要问题，提出了网络快速学习算法，以及训练样本正交化处理方法和反解结果精度的自适应修正等一系列解决方法。应用上述理论进行了设备动态诊断的数值仿真和试验研究，结果令人满意。

保护区种群迁移动力学优化算法

为了求解一些复杂优化问题的全局最优解,基于保护区种群迁移动力学模型,提出了一种新的群智能优化算法,简称PZPMDO算法。在该算法中,假设有很多生物种群生活在某生态系统中,该生态系统被分成两个区域,即非保护区和保护区,对生活在保护区内的生物种群实施各种保护。在非保护区与保护区之间存在种群迁移通道,若某区域内的某生物种群的密度过高,该生物种群就会自发地迁移到低密度区域,从而导致低密度区域内的生物种群受到迁移过来的生物种群的影响;若某生物种群的占比越大,该生物种群的影响也就越大;若某生物种群越强壮,该生物种群就越会将其优势传播给其他生物种群。不同区域内的各生物种群因生存竞争而相互影响,这种影响会体现在种群部分特征间的相互作用上,且该影响是随时间变化的。文中采用ZGI指数描述一个生物种群的强弱程度,利用保护区种群迁移动力学模型、种群迁移和相互影响关系构造算子。PZPMDO算法拥有8个算子,且演化时每次仅处理总变量数的1/1000~1/100,具有搜索速度快和全局收敛性的特点,适用于求解维数较高的全局优化问题。

一种改进的动力学演化算法

动力学演化算法(DEA)是一种新颖的基于统计机制理论的演化计算技术。DEA通过驱动所有的个体运动和演化,可以有效地保持种群的多样性,但是在解决一些困难的函数优化问题时,DEA收敛速度慢并且易收敛于局部最优解。提出了一种改进的带有多父体杂交和差分变异算子的动力学演化算法(IDEA),有效地加快了DEA的收敛速度并且可以轻易逃离次优解。通过解决典型的数值函数优化问题来证实算法的有效性,实验结果表明,改进的动力学演化算法具有更高的收敛速度和收敛精度。

基于极值动力学机制和信息融合搜索的混合算法及其应用

提出了一种新的基于自适应lévy变异的极值动力学和信息融合搜索的混合算法。新算法将全局搜索和局部搜索机制有机地结合起来,在全局搜索过程中,信息融合搜索算法(IFA)作为一种群智能进化算法,能够快速地逼近近似最优解;在局部搜索过程中,通过选择近似解的最差组元进行自适应lévy变异,利用极值动力学算法(EO)强大的局部搜索能力,协助IFA跳出局部极值点。将其运用于超临界水氧化去除率神经网络软测量建模,实验结果表明了方法的有效性和实用性。