基于隐式参数化模型的地铁车体轻量化设计

为实现地铁新车型前期快速的概念设计和性能评估,引用“分析驱动设计”理念对重庆6号线地铁的MP车体进行了隐式参数化建模;并录入车体的17个主要钣金件进行设计分析。以板厚为设计变量,筛选出模态和刚度对质量相对灵敏度较大的7个车体钣金件,进行基于响应面法的多目标轻量化优化设计;车体的刚度、模态等多项性能指标达到了良好的轻量化效果。研究结果表明:所引入“分析驱动设计”理念的车体隐式参数化建模及基于响应面法的多目标优化方法能应用于车体结构的轻量化设计,具有较好的工程指导意义。

轻量级重参数化的遥感图像超分辨率重建网络设计

针对当前基于深度学习的遥感图像超分辨率重建模型部署时对硬件要求较高,本文设计了一种轻量级基于重参数化的残差特征遥感图像超分辨率重建网络。首先,采用重参数化方法设计了一种残差局部特征模块,以有效地提取图像局部特征;同时考虑到图像内部出现的相似特征,设计了一个轻量级的全局上下文模块对图像的相似特征进行关联以提升网络的特征表达能力,并通过调整该模块的通道压缩倍数来减少模型的参数量和改善模型的性能;最后,在上采样模块前使用多层特征融合模块聚合所有的深度特征,以产生更全面的特征表示。在UC Merced遥感数据集上进行测试,该算法在遥感图像3倍超分辨率下的参数量为539 K,峰值信噪比为30.01 dB,结构相似性为0.8449,模型的推理时间为0.010 s;而HSENet算法的参数量为5470 K,峰值信噪比为30.00 dB,结构相似性为0.8420,模型的推理时间为0.059 s。实验结果表明,该算法相比HSENet算法,参数量更少,运行速度较快,且峰值信噪比与结构相似性也有一定的提高。在DIV2K自然图像数据集上进行测试,该算法的峰值信噪比和结构相似性相比其他算法也有一定的优势,表明该算法的泛化能力较强。

基于遗传算法的自由曲面单层空间结构网格参数化自动生成及方向优化

自由曲面空间网格结构的力学性能和网格方向之间的联系复杂,难以快速直接地找到最优方向,若对结构网格方向进行多角度建模分析,则存在工作量大且准确性不易保证等问题。为了快速确定自由曲面空间网格结构的最优网格方向,提出一种基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向优化方法,以结构网格方向为优化变量,结合参数化建模软件Grasshopper和有限元分析软件SAP2000实现参数化分析,以结构应变能和结构最大位移两项力学指标作为优化目标,通过最小化目标函数实现结构网格方向优化。通过参数化编程,可实现快速自动优化,并结合工程案例,应用自动优化方法进行网格优化。结果表明:基于遗传算法的自由曲面空间结构网格方向自动优化法具有实用性和高效性,具有较高的工程应用价值。

基于注意力与密集重参数化的目标检测算法

针对目标检测任务中背景复杂、目标尺寸差异大等因素导致目标检测结果较差的问题,本文提出基于注意力和密集重参数化的目标检测算法。首先,基于CSP-DarkNet提出高效的特征提取网络,主要包括密集重参数化模块和CASA模块2个设计。前者利用密集连接保留浅层特征,又通过重参数化结构降低网络复杂度;后者CASA模块用于获取需要的目标信息。其次,特征融合在特征金字塔(FPN)和路径聚合网络(PAN)的基础上,引入内容感知特征重组(CARAFE)进行上采样,有效解决了邻近插值法等未能捕捉丰富语义信息的问题;提出更高效的C3-G模块,获取丰富的梯度信息,增强模型表达能力和感知能力;同时,引入深度可分离卷积提升运算效率。最后,检测输出采用在更大范围上跨领域正负样本匹配策略扩充正样本数量,提升检测效果。该算法在MS COCO和PASCAL VOC数据集上的mAP@0.5分别达到了57.5%和83.0%,充分说明了本文算法的先进性。

草莓大棚开沟起垄刀具数值模拟与工作参数响应面优化

草莓种植要求采用高垄栽培,为了提高开沟质量,现有开沟刀具一般是将旋耕刀具的刀身部分进行简单加宽处理。由于这种改进缺乏设计依据,当前的草莓大棚开沟刀具普遍存在作业质量不高和能耗较大的问题。为了进一步提高草莓大棚开沟刀具的性能,采用LS-DYNA软件建立了开沟刀具土壤旋抛数值仿真模型,并搭建田间实时试验装置,对仿真模型进行了分析验证。在此基础上,采用Box-Behnken响应面分析方法,以刀辊扭矩和残留粒子比例为响应值,建立了刀辊前进速度,刀轴转速和开沟起垄深度的二次回归模型,并对其进行优化。优化结果表明:前进速度0.38 m·s^(-1)、刀轴转速300 r·min^(-1)、开沟起垄深度300 mm,以此参数进行田间试验得到的扭矩为27.9 Nm,模型优化预测结果与田间试验相比相对误差小于5%,验证了优化模型和结果的可靠性。提出的新型的开沟刀具参数化设计方法可为大棚草莓开沟机具的设计优化提供参考。

S135钻杆接头螺纹三维参数化建模及力学特性分析

S135钢级钻杆在矿井勘探、探放水、瓦斯抽采等钻孔施工中得到了广泛使用。然而,由于钻杆接头螺纹承受轴向拉压、扭转、弯曲及其复合载荷的循环作用,导致接头螺纹的使用寿命远远低于其设计寿命,是整个钻杆结构中最薄弱的环节。因此,通过万能拉伸试验获得钻杆接头材料的力学性能参数,经计算转化得到其本构参数,对钻杆接头进行有限元分析。为了提高有限元分析效率,推导垂直于钻杆接头轴线的螺纹截面轮廓几何表达式,基于旋转、抬升、缩径和连接节点的设计思路,提出了一种考虑钻杆接头锥度和台肩的三维螺纹参数化建模方法,并根据单元和节点之间的关系开发了钻杆接头连接的参数化三维六面体网格建模程序,通过与交互式建模方法计算结果的对比验证了其有效性和可行性。此外,对上扣扭矩、压扭及压弯扭复合载荷作用下接头外螺纹的力学特性进行了分析。结果表明:3种工况下钻杆接头外螺纹上的应力近似呈现“浴盆”形态,第1螺纹牙上的应力最大;随着圈次的增加,螺纹牙上的应力迅速下降,最后一圈螺纹牙上的应力呈现上升趋势;在弯矩的作用下,螺纹牙上的应力具有非对称特征。在接头螺纹设计时,必须考虑井眼曲率的影响并且需要重点关注接头压缩边第1螺纹牙上的应力。

冰上运动建筑曲面光伏参数化集成设计研究

2022年冬奥会成功举办,国内掀起了冰上体育运动的热潮,冰上运动建筑需求量和能源消耗量随之增长。光伏建筑一体化(Building Integrated Photovoltaic,BIPV)作为建筑节能的主要手段之一,在体育建筑屋面具有较大的集成潜力。通过建立寒冷地区曲面冰上运动建筑典型模型进行集成设计研究,基于Grasshopper参数化平台实现新型柔性CIGS薄膜光伏组件沿屋面曲线形态的优化布置,从两个层级出发,提出参数化设计方法与构造措施。通过Honeybee进行能耗模拟,结果表明,该柔性光伏系统全年可以为冰上运动建筑降低15.82%的能量消耗,进而验证了该方案的节能性,为建筑师进行寒冷地区曲面冰上运动建筑设计的节能优化设计提供数据支撑及科学依据。

火灾后高强钢管混凝土柱轴压的参数化分析

为研究不同参数对火灾后高强钢管混凝土柱受轴压时的性能影响,利用ABAQUS有限元软件模拟火灾后高强钢管混凝土柱轴压模型,对该构件以钢管屈服强度、受火时间、混凝土强度为主要参数进行承载力-位移曲线分析,并剖析火灾后高强钢管混凝土柱典型曲线。结果表明:随着钢管屈服强度和混凝土强度增大,构件极限承载力增大;随着受火时间增加构件极限承载力出现下降趋势;从整体上看,受火时间分别为60、90、120 min时,构件中的混凝土承担主要载荷。

基于Revit二次开发的渡槽正向参数化智能建模方法

针对渡槽工程在前期设计阶段单纯依靠Revit软件进行三维翻模,难以与渡槽工程实际建造节奏相匹配的问题,对Revit软件进行定制化开发,提出渡槽正向参数化智能建模方法,包括渡槽正向设计智能管理平台、渡槽构件模型参数化创建和渡槽钢筋参数化建模三部分。该方法的建立实现了对渡槽水力参数、结构参数等的设计与分类管理,简化了繁琐的建模步骤,缩短了设计人员建模时间,提高了设计效率。结合具体渡槽工程实例,对渡槽正向参数化智能建模方法的准确性及实用性进行验证,前期设计阶段的工作效率得到显著提高,为BIM正向设计在水利工程领域进行推广应用提供了新的解决方案。

LNG低温复合软管疲劳特性及参数化分析研究

LNG低温复合软管具有强度高、重量轻、柔韧性好等优点,可以满足恶劣海况下LNG的输送需求,但其结构复杂,且面临多种耦合载荷作用下的疲劳失效问题。首先建立了LNG低温复合软管的有限元模型,研究了复合软管在弯曲和内压载荷下的力学响应和弯曲疲劳寿命特性;然后改变螺旋钢丝直径、预紧间距、导程和纤维层数及摩擦系数等参数,对软管的弯曲疲劳寿命进行了参数化分析。结果表明预紧间距、导程和纤维层数对复合软管的疲劳损伤影响显著:预紧间距增大时,复合软管疲劳损伤先增大后减小;导程减小或者层数增加时,复合软管的疲劳损伤会明显减小。摩擦系数对疲劳损伤几乎没有影响。研究成果可为低温复合软管的结构设计提供理论参考。

基于几何语义铁路隧道参数化建模研究

研究目的:为提高铁路隧道BIM建模效率及铁路隧道参数模型的通用性,解决商业BIM软件内置几何约束表征对二次开发参数化隧道建模的限制问题,本文基于独立几何语义对铁路隧道参数化建模进行研究,构建铁路隧道优化参数建模流程,发展相应的参数化算法,并采用开源几何造型库进行实现。研究结论:(1)提出了一种铁路隧道参数化建模流程与铁路隧道实体模型生成方法;(2)基于几何语义对铁路隧道横断面进行分解,确定了描述横断面所需参数;(3)确定了三种横断面轮廓分段形式下的参数关系,提出了一种优化铁路隧道参数化算法;(4)基于Open Cascade开源几何造型库,实现并验证了该铁路隧道参数化算法的优越性;(5)本文提出的铁路隧道参数化算法不受常用建模软件内置几何约束表征方式的限制,可直接绘制隧道断面轮廓并生成三维实体模型,能满足铁路隧道实体建模需求,提高铁路隧道实体建模效率与铁路隧道参数化建模的通用性。

风电NACA63418翼型参数化建模及优化

风力发电机的风轮气动效率与优良翼型的气动性能密切相关。以风力机传统翼型为研究对象,结合翼型参数化建模及自适应遗传算法,寻优搜索得到高性能优化翼型。比较了CST法和改进的Hicks-Henne型函数法对于NACA63418传统翼型的拟合精度,进而选用Hicks-Henne型函数法对NACA63418翼型进行参数化建模。通过自适应遗传算法和XFOIL软件耦合实现翼型气动特性的自动计算,提高翼形的设计效率,为翼型的理论设计拓宽了思路。

UPRE方法在图像恢复正则化参数自适应选择中的应用

大多数图像恢复都是不适定问题,需要利用正则化方法将病态方程转化为适定方程。正则化参数主要用于调节图像保真度与图像光滑度之间的平衡,与图像恢复质量的好坏有着密切关系。无偏预计风险估计(UPRE)方法可以自适应选择最佳正则化参数,基于数学理论分析和图像恢复实验,验证了该方法在图像恢复中的可行性和有效性。

基于参数化建构的云锦延伸设计——以陈之佛图案骨式为起点

本文对陈之佛提出的图案骨式进行结构性分析及图案建构创新与参数化设计,旨在探究非遗与现代图案设计、参数化设计、陈设设计等艺术科技相融合的契机与理论依据,并结合公共空间环境下的室内陈设品、空间装置艺术的研究实验,探究南京云锦织造技艺在非遗延伸设计中的运用方法,希冀为传统非遗可持续发展提供一条新的思路。

基于APDL的船用电梯井架参数化建模与仿真

基于APDL软件,对船用电梯井架进行参数化建模和有限元分析,实现了电梯井架的快速设计、优化和分析。具体方法是采用多面体拼接法对电梯井架进行几何建模,然后定义参数化变量,通过改变参数化变量的值来实现电梯井架的参数化设计。最后利用有限元分析方法对电梯井架进行仿真分析。结果表明,该方法能够提高设计效率,减少制造成本,同时也能保证产品质量。因此,在电梯井架的设计和制造中具有一定的应用价值。通过调整参数、进行工程设计的优化,可以在设计阶段找到成本效益最佳的设计方案,从而避免了在后期制造和维护过程中出现意外的高成本,帮助预测维护成本和整个产品的生命周期成本。

基于参数化直动滚子从动件盘形凸轮仿真加工研究

在直动滚子从动件盘形凸轮铣削加工中,为确定凸轮轮廓曲线形状,根据凸轮从动件的运动规律,通过解析法推导出凸轮理论轮廓极坐标和直角坐标公式,考虑到采用极坐标公式数控编程难以实施,选取直角坐标公式并结合数控机床刀具半径补偿功能,得到凸轮工作轮廓加工曲线。采用数控机床变量编程,编制盘形凸轮铣削宏程序,开发出参数化G功能指令,并通过数控仿真软件进行验证。结果表明,对于规律相同、尺寸和角度不同的凸轮加工,通过参数化编程,能有效减少凸轮轮廓曲线的复杂计算,快速得到正确的加工程序,提高生产效率。同时,通过该加工功能的开发,为更多不同从动件运动形式和规律的复杂凸轮加工功能开发打下基础、提供参考。

基于CST参数化方法的风电叶片翼型建模及软件实现

在风电叶片翼型的气动设计优化研究过程中,CST参数化方法能够通过较少的几何设计变量来表现出翼型的几何形状。为提高该参数化方法的拟合精度,分别针对CST参数化方法中形函数在选择不同次数时的拟合精度进行计算和讨论,并通过计算机编程语言完整地实现CST参数化。以叶片NACA4412为例,将利用CST参数化方法处理后的翼型导入CFD软件进行气动仿真,将其结果和原始翼型气动仿真结果进行比较,结果表明,两种翼型呈现近似的气动性能,验证了形函数最优次数的准确性及CST参数化方法的编程可行性。

参数化驱动下的辽代密檐塔自动化生成初探

数字技术的出现为历史建筑数据的处理提供了新的解决方式。不同于其他殿堂佛寺类历史建筑,塔类建筑由于层数多,塔檐部分攀登困难,内部难以勘测等问题,面临测绘、保存与再利用的难度。针对目前古塔的研究困境,文章以辽代密檐塔的三维逆向生成为目的,以Grasshopper参数化设计结合自动生成原理,在储存塔的数字信息的同时,还原辽代密檐塔的历史特点和风貌。

基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法

电力智能巡检与边缘计算相结合,对电力物联网和透明电网的建设具有重要作用。然而,边缘设备的低算力导致检测算法在边缘端推理速度慢,边缘设备的低内存也限制了目标检测模型的空间占用。针对以上问题,提出了一种基于重参数化YOLOv5的输电线路缺陷边缘智能检测方法。首先,利用R-D模块和重参数化空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)对YOLOv5网络进行改进,通过重参数化加快模型的推理速度,得到重参数化YOLOv5模型。其次,利用ResRep剪枝方法对模型进行通道剪枝,减小模型空间占用。最后,将模型部署至NVIDIA Jetson Xavier NX边缘平台,并利用C++语言结合TensorRT图优化对模型进行优化加速,进一步减小推理时延,减少模型占用空间。实验结果表明:相较于原版YOLOv5,该文提出的方法推理速度提升至5倍,空间占用减小至41%,同时精度提升了2.4%,显著提高了输电线路边缘智能巡检的效率。

时变指向约束下姿态参数空间离散化路径规划方法

为满足深空探测器在复杂动态环境约束下的姿态机动任务需求,解决时变指向约束下姿态路径规划求解困难、路径优化性能差的问题,提出了一种基于修正罗德里格斯参数(MRP)和动态路径搜索的姿态参数空间离散化路径规划方法。通过MRP空间的笛卡尔网格划分和非奇异空间构建,实现航天器姿态的参数空间离散化和指向约束表征。考虑指向约束的时变动态特性,在三维动态空间中搜索初始到目标姿态的机动路径,并引入路径节点的时间特性,在约束冲突时对路径进行实时修正,设计非奇异空间时变约束路径搜索算法,生成执行路径节点序列。进一步,对生成的路径节点进行插值拟合,基于逆动力学方法计算角速度和控制力矩,完成姿态机动轨迹规划。仿真结果验证了该方法的有效性,可为深空探测器在时变指向约束下规划出姿态机动执行路径。