基于单纯形-模拟退火算法的岩土力学参数反演

为解决传统方法应用于岩土工程反分析问题时效率低、计算量大的缺点,将单纯形算法和模拟退火算法直接结合为一种混合优化算法。以测点实测值和计算值的误差建立精确罚函数模型,将有限元程序ABAQUS作为一个单独模块嵌入到优化算法程序中,编制了有限元优化反分析程序。结合工程实例应用了该优化算法,并在工程数值模型中采用开发的材料模型子程序,提高了反演参数精度。计算结果表明,该方法是可行的,与传统方法相比搜索效率显著提高,可以用于岩土工程的参数反演分析。

基于模拟退火-单纯形法的目标函数的优化

分析了在基于互信息方法的图像配准中,目标函数产生局部极值的原因,提出以模拟退火单纯形法作为优化策略,该方法利用了单纯形法的一种修改后的形式作为模拟退火中随机变化的发生器.此外还添加了新的边界约束处理环节,最后将本方法同Powell法和边界约束采用撞壁法时的模拟退火单纯形法的实验结果做了对比,表明本方法具有更好的精确性和稳定性.

基于互信息和模拟退火——单纯形法的多谱段图像配准

不同传感器获得的图像往往没有进行空间配准,或需要融合的图像是传感器在不同时段获得的图像,因此在进行融合之前必须进行图像的配准。论文采用互信息作为相似性测度,同时针对互信息方法目标函数的局部极值问题,选用合适的直方图级数,以降低局部极值,并提出以改进的模拟退火——单纯形算法作为优化策略进行图像配准。实验证明该算法取得了较好的效果。

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准,提出了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数,然后对待配准图像进行变换,从而达到配准目的.实验表明,该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性,其中的改进算法,即单纯形—模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解,具有更高的配准精度,同时也大大提高了运算效率.

螺纹参数测量中工件定位误差分析和补偿

利用齐次坐标变换方法从理论上研究了单针扫描式螺纹测量仪的工件定位误差模型,并考虑探针尖头的几何形状,建立了更加精准的曲线方程。以该曲线作为最小二乘拟合曲线,根据数学模型的特点和参数的取值范围,采用改进的单纯形-模拟退火(SMSA)算法,通过对标准件的测量,求解模型参数,补偿对应误差,减小了简单直线拟合的模型误差。基于该方法,在自主研发的测针式螺纹测量仪上进行了实验验证,结果表明,所述模型更符合实际情况,能够有效地减小工件定位误差。

基于模态观测的混凝土坝反演分析

本文研究了使用不完全模态观测数据识别混凝土坝分区弹模的问题,建立了材料参数识别的优化反演模型和求解方法。利用数据误差条件下的不完全模态观测数据,将先验知识作为经验约束引入参数反演计算,在正则化意义下提出了大坝振动参数反演的计算模型。根据已建立的材料参数反演模型,引入具有全局收敛特性的模拟退火-单纯形法进行混凝土坝分区弹模反演求解。数值模拟结果显示,利用结构的一阶不完全模态数据,采用本文方法进行混凝土坝反演计算,即使在数据误差的条件下,仍然可以在一定噪声水平下得到满足工程要求的反演解答。

基于互信息的医学图像快速准确配准策略

对CT和MRI图像进行配准,利用主轴法配准速度快、鲁棒性较高、易实现的特点,计算图像的初始平移量和旋转量,对图像进行粗配准。以粗配准的结果作为新的浮动图像,在基于互信息方法的图像配准中,由于目标函数产生局部极值的原因,采用模拟退火-单纯形的混合优化算法,以互信息作为相似性测度迭代搜索,使互信息最大,从而实现最佳配准。结果表明,采用由粗到细的配准策略,配准精度高,并且混合优化算法克服了单一优化算法的速度慢、易陷入局部极值的缺点,并且不需要人为调整待配准图像的分辨率,自动化程度高,配准速度快,能够满足脑图谱开发过程中的多模图像配准要求。