一种基于自适应单元删除率的BESO方法

在ESO中采用动态删除率能有效地提高优化效率和稳定性,但现有的动态删除率策略都含有经验参数,确定删除率的过程较为复杂。本文提出了一种用于BESO的无经验参数自适应单元删除率确定方法。通过分析单元删除率对优化稳定性的影响,得到了结构优化过程中单元删除率的理想变化规律和单元灵敏度均匀化信息对删除率的影响情况,并据此分析了经验参数引入的原因,从而构造了评价单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标。然后,基于单迭代步的单元灵敏度均匀化程度指标,构造了全部迭代步信息下的单元灵敏度均匀化程度相对指标,结合单元删除率的推荐范围值,给出了一种自适应于结构优化进程的单元删除率自适应函数。最后,给出了基于自适应单元删除率的BESO方法实现流程。经典算例的结果对比说明,本文方法在保证优化质量相近的情况下,具有更好的优化效率和稳定性。

分布式模糊自动删除单元平均恒虚警检测

为提高多传感器分布式恒虚警(CFAR)检测的性能,基于模糊逻辑和自动删除单元平均(ACCA)算法提出一种新的多传感器分布式CFAR检测系统(分布式模糊ACCA).系统中每个模糊ACCA-CFAR检测器根据参考单元计算出映射到虚警空间的隶属函数值,然后传给融合中心,融合中心根据这些值采用模糊融合准则进行判决。仿真结果表明:分布式模糊ACCA-CFAR不但在均匀背景下具有较低的检测损失,而且在非均匀背景下具有更好的鲁棒性;同时模糊代数积融合比二元与融合和二元或融合提供更好的检测性能。该研究成果可应用于警戒雷达系统。

基于自动删除平均和单元平均的恒虚警检测器

为了增强恒虚警检测器的抗干扰性能,基于自动删除单元平均(ACCA)方法和单元平均(CA)方法,提出了一种新的恒虚警检测器(ACCAM-CFAR)。它的前沿和后沿滑窗分别采用ACCA和CA方法产生两个局部估计,再对二者求和得到背景功率水平估计。与现有的CFAR检测器进行比较表明:该方法更为有效地利用了参考单元所提供的信息,具有更少的恒虚警损失。

基于一种动态删除率的ESO方法

渐进结构优化方法 ESO(Evolutionary Structural Optimization)的基本思想是基于单元灵敏度,通过把无效或低效的单元逐步从结构中删除,从而得到优化的拓扑结构。经过20年的发展,其算法结构、理论研究以及实际工程应用领域已经取得了大量成果。在原始ESO算法中删除单元的数目是由固定删除率RR的取值决定的,设计者无法预期每一个迭代步删除单元的数量。对于一个初始满设计区域,合理的删除策略为随着迭代的进行,随着结构应力分布越均布,应该逐渐减少单元删除数量。基于此,本文构造了一种动态删除率,使得随着迭代的进行单元的删除数量逐渐减少,相对于前人构造的动态删除率更为简单明了,人为控制参数更少,并且通过算例证明该方法相比原始删除策略具有更好的优化效果。

青岛地铁1号线施工对近接某大厦的影响研究

城市地铁隧道施工扰动会引起邻近高层建筑产生沉降现象,严重时引起建筑倾覆,威胁公共安全。青岛市中区某大厦距离青岛火车站200 m,地铁1号线侧穿于该大厦,为保证大厦运营安全,基于ABAQUS软件平台结合单元删除算法、D-P(Drucker-Prager塑性准则)准则以开展隧道开挖扰动对该大厦的稳定性影响。结果表明:隧道施工引起地表最大沉降值为18.23 mm,满足《建筑地基基础设计规范》要求。框架结构底层柱弯矩、轴向力最大,随着层高增加,弯矩、轴向力值逐渐减小。建议隧道每日掘进进度为10 m左右,同时可以采用螺纹钢树脂锚杆支护方案以降低地表沉降危害。

基于有序统计和自动删除平均的最大选择恒虚警检测器

基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(OSACGO)以提高CFAR检测的性能,它采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者中最大值作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导出OSACGO在均匀背景下虚警概率P_(fa)的解析表达式。通过与其它现有方案进行比较,结果表明在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,OSACGO均具有相当好的检测性能,而它的样本排序时间只有OS和ACCA的一半。

基于有序统计和自动删除平均的恒虚警检测器

为了增强检测器对干扰的鲁棒性,基于有序统计(OS)方法和自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MOSAC),其前沿和后沿滑窗分别采用OS和ACCA产生两个局部估计,然后取二者的和作为背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling Ⅱ型目标假设下,推导出MOSAC在均匀背景下虚警概率Pfa的解析表达式,并与其它现有方案进行了比较。仿真结果表明MOSAC在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能。在杂波边缘引起的非均匀背景中,虚警尖峰比MOSCM减少了一个数量级,并且样本排序时间只有OS和ACCA的1/2。

基于自动删除算法的恒虚警检测器

为了提高恒虚警检测器在均匀背景中的检测性能及增强对干扰的鲁棒性,基于自动删除单元平均(ACCA)方法提出一种新的恒虚警检测器(MACCA),它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法产生局部估计,再对二者求和得到背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在Swerling II型目标假设下,推导出MACCA-CFAR在均匀背景下虚警概率Pfa和检测概率Pd的解析表达式。分别针对均匀背景和非均匀背景分析了MACCA的性能,并与其他现有方案进行了比较。结果表明MACCA继承ACCA优点的同时,有效地提高了在杂波边缘环境下的虚警控制能力,它的虚警尖峰比ACCA少了近一个数量级,并且样本排序时间只有ACCA的一半。

基于自动删除算法的最大选择恒虚警检测器

基于自动删除单元平均(ACCA)恒虚警算法,提出一种新的恒虚警检测器(ACCAGO-CFAR)以提高CFAR检测的性能。它的前沿和后沿滑窗均采用ACCA算法来产生2个局部估计,取其中最大值作为总的背景功率水平估计,从而设置自适应检测门限。在SwerlingⅡ型目标假设下,推导出ACCAGO-CFAR在均匀背景下虚警概率P_(fa)的解析表达式。通过与其他现有方案进行比较,结果表明ACCAGO在均匀背景及多目标和杂波边缘引起的非均匀背景中,均具有较好的检测性能,尤其是在杂波边缘环境中,它的虚警尖峰比ACCA小近2个数量级,并且处理时间也比ACCA大为缩短。

基于排序方差的非参量自动删除检测算法

为了增强广义符号(GS)检测算法在多目标环境中的检测性能,基于自动删除单元平均(AC-CA)检测算法和GS统计量提出了一种新的非参量检测算法(ACGS),它的前沿和后沿均采用ACCA检测算法进行参考单元选择,然后与检测单元进行比较形成检验统计量。分别针对均匀背景和多目标环境分析了ACGS检测算法的性能,并与GS检测算法进行了比较,最后利用实测数据进行验证。结果表明在均匀杂波背景下,ACGS检测算法较GS检测算法有较小的CFAR损失,但在多目标背景下较GS检测算法取得了较大的性能改善。

基于ABAQUS的隧洞围岩裂隙扩展二次开发及研究

隧洞围岩中含有天然裂隙,裂隙的不稳定发展影响隧洞围岩的稳定性。为研究隧道围岩内部裂隙扩展规律,以ABAQUS为平台,将MC准则(Mohr-Coulomb)嵌入子程序VUSDFLD进行二次开发,同时引入单元删除算法以实现岩石模型破坏效果。结果表明:(1)随着荷载的不断增加,裂隙尖端出现应力集中现象。(2)裂隙下部的受拉区域明显大于上部,裂隙下部先于上部发生破坏。整个受压过程中,模型主要为剪切破坏模式。(3)裂隙尖端竖直与水平方向裂缝主要有MC剪切破坏导致。(4)隧洞处于软弱地层,岩石破坏时应力为3.23 MPa。为增强围岩稳定性,采用灌浆措施填充围岩裂隙以抑制围岩内部裂隙的扩展。

基于ABAQUS的二维金属切削有限元分析

运用大型通用有限元分析软件ABAQUS对金属切削加工过程进行非线性弹塑性有限元分析,讨论了切削模拟过程中切削力、应力场、应变的变化情况,验证了通过剪切失效和单元删除模型实现切屑分离符合切削理论。

基于ANSYS/LS-DYNA的神经电极植入脑组织过程数值仿真

目的 建立神经电极-脑组织数值仿真模型，研究神经电极在植入过程中对脑组织产生的植入损伤。方法 采用超黏弹性模型描述脑组织材料，基于单元删除法和最大主应变失效准则模拟组织破坏与分离，并通过平均等效应变量化组织植入损伤，考察神经电极楔形角、植入速度以及电极刚度对脑组织急性损伤的影响规律。结果 150°楔角所产生应变值较90°增加37.1%；100 μm/s慢速植入时电极植入路径上组织应变值较大（〉57%），500 μm/s较高速植入时植入路径上组织应变明显变小（〈25%）；而电极刚度对组织损伤影响不明显，电极刚度从165 GPa下降至5 kPa时，组织应变仅增加1%-2%。结论 数值仿真模型可为神经电极与植入参数设计提供参考，从而减少组织植入损伤，提高电极工作寿命，满足长期临床应用。

SiC/Al梯度功能材料紧凑拉伸试件裂纹扩展分析

SiC/Al梯度功能材料各梯度层由不同体积浓度的陶瓷和金属组成,由于材料组分梯度变化,克服了双材料界面的应力突变问题,获得了优异的使用性能。本文首先采用激光云纹干涉法,对具有四个梯度层的SiC/Al梯度功能材料紧凑拉伸试件在机械荷载作用下的拉伸实验位移场进行记录,进而获得紧凑拉伸试件裂纹口位移P-V曲线以及材料断裂韧度实验值;然后根据层合梯度功能材料理论分析模型,建立FGM紧凑拉伸试件的渐近分网有限元平面应变模型,采用通用有限元软件的单元删除模块对试件模型进行裂纹扩展单元的应变模拟分析,从计算所得的裂纹尖端应变图像分析得出梯度材料试件的裂纹扩展规律。

桁架结构拓扑优化的功极射法及其全局收敛性

功—重量分配准则是严格按照不等式Kuhn-Tucker的条件极值理论推导得到的。它说明,在功约束下对于节点受外力载荷作用的桁架结构,各分结构重量应按其承担外力功的大小来正比分配,才能达到最优。该准则能识别不承受外载荷的杆单元,适合用于桁架结构的拓扑优化。功极射法是利用功—重量分配准则以及设计变量的等比变换与功函数一阶偏导数所存在的特定关系构造的,它包括三个基本步骤,即确定当前乘子、求解功准则方程组和做射线步。由功—重量分配准则所导出的单元删除准则,是结合各杆承担功的比例以及相对于最大应力绝对值的应力偏差大小作为是否删除单元的判据。综合运用位移虚功法与矩阵位移法讨论设计变量的等比变换对求解式谱半径的影响,证明功极射法所用的迭代求解式具有全局收敛性,并用三杆桁架结构的解析实例加以验证。多工况下三杆和十杆桁架结构的算例表明,功极射法可有效地用于桁架结构的拓扑优化。

连续体结构的多工况多约束拓扑优化方法研究

为解决多工况下,同时考虑多种约束影响的三维连续体拓扑优化问题,基于添加人工材料的双向渐进结构优化方法,利用加权系数法形成单元的综合灵敏度,提出一种少参数的单元删除增加策略,进而建立了多工况多约束下的三维结构拓扑优化算法,并对算法初始参数的合理选择进行了讨论,确定了参数之间的确切选取关系。数值算例表明:该方法所得拓扑结构合理,减重效果明显,迭代次数较少,并且能够有效抑制结构最大应力和约束点位移的增加。

基于ESO的夹层阻尼圆锯片减振降噪拓扑优化设计

针对夹层阻尼圆锯片的减振降噪拓扑优化设计,基于渐进拓扑ESO(evolutionary structural optimization)算法,寻求阻尼材料最佳布局.导出了单元删除方法和损耗因子灵敏度计算方法,建立了拓扑优化流程,将损耗因子灵敏度作为衡量单元对结构损耗因子贡献量大小的标准,通过判断阻尼材料各单元对整体结构的减振效果,删除无效单元,得到满足刚度条件下的夹层阻尼圆锯片结构最优配置,使其在减振降噪的同时达到一定的刚度要求.通过3种圆锯片模型的阻尼损耗因子对比,验证了优化后的圆锯片具有最佳的减振降噪效果.

前向神经网络动态学习

在网络中同一隐层的所有神经元对不同样本的输出所构成的向量组应线性无关本文利用这一基本事实，对每一隐层引入了一相关向量及相应的无关度，根据无关度对该隐层神经元数目进行删除或增加，同时适当调整相应的网络权值，这样做既可以避免对隐层神经元的预先确定，同时还可以在学习过程中逃离局部极小根据删除神经元对网络所带来的误差的详细分析。

一种用于结构拓扑优化的改进遗传演化算法

拓扑优化是结构优化设计领域中的重点和热点课题。结构渐进优化法(ESO)和遗传演化算法(GESO)是近年来提出的拓扑优化方法,可用于寻找结构最优的拓扑形状,指导结构概念设计。但这两种方法均存在诸多缺点,在工程应用中具有局限性。针对ESO和GESO方法的缺陷,发展了适用于拓扑优化的一种基于并行小生境比对法的改进遗传算法,并将改进遗传算法与ESO方法相结合,提出了灵敏度过滤技术和单元删除的修正判据,建立了引导式单元删除策略和孤立单元判断机制,形成了一种新的改进遗传演化算法(Improved Genetic Evolutionary Algorithm,IGEA),并以VC++作为编程平台,编写了集改进遗传算法、有限元、IGEA方法于一体的拓扑优化程序,有效实现了结构拓扑优化设计。算例表明,提出的IGEA方法优于ESO和GESO方法。

爆炸载荷作用下夹层玻璃动态响应的近场动力学数值模拟

为了研究透明夹层玻璃在爆炸载荷下自发的动态断裂行为,引入近场动力学(PD)模拟玻璃裂纹的萌生、扩展、分叉、贯通和止裂等动态响应。首先,通过落锤冲击实验和野外爆炸实验得到相关的参数和损伤模态;然后,通过使用键基PD对夹层玻璃进行数值模拟,玻璃零件采用三维不连续伽辽金算法,胶层采用黏接层有限元算法,采用接触算法实现两部分的耦合;最后,通过较大幅度地改变TNT炸药量、爆炸距离、PVB胶层厚度和内外层玻璃的厚度,系统研究夹层玻璃的裂纹扩展规律。仿真结果表明:1)PD可以很好地模拟夹层玻璃自发断裂失效和裂纹扩展行为;2)爆炸距离、炸药量和PVB胶层厚度对夹层玻璃结构的动态响应有着显著的影响;3)通过对不同药量炸药下外层玻璃向内凹陷的最大挠度的比较,发现PD方法与实验、单元删除法结果有很好的契合度,且PD方法的误差范围低于单元删除法;4)PD方法中外层玻璃的能量吸收率远远高于内层玻璃和PVB夹层,同时内外层玻璃厚度的分布对能量吸收率也存在很大的影响,PD方法与单元删除法结果有很高的一致性。