基于块体离散元法的多面体接触重叠算法

近年来随着非连续介质力学方法的发展,离散元法成为了颗粒材料的物理力学特性研究的重要工具。而对于任意形状复杂块体,精确的接触检测算法一直是离散元法的难题之一。本文基于几何对偶理论,在耦合模拟器CoSim(Coupling Simulator)的块体离散元框架下开发了多面体接触重叠算法。该算法融合了GJK(Gilbert-Johnson-Keerthi)和快速凸包等算法,能够准确计算重叠多面体,进而从接触重叠体中提取接触点、法线方向、接触面积和嵌入深度等接触特性。通过颗粒碰撞测试和砌体结构破坏试验,验证了该算法的准确性和适用性,能够解决多面体的接触问题。

一种Cholesky分解重叠算法

在图形处理单元(GPU)平台的计算中,GPU设备存储器和内存容量相差较大,待处理数据通常无法一次性从内存拷贝至显存中进行运算。为此,提出一种Cholesky分解重叠算法。采用预存取技术,拷贝数据和计算重叠,降低设备的等待时间,将设备存储器划分为2个缓冲区,轮流存放本次运算数据和下次待运算数据,在设备运算过程中完成设备存储器和内存之间的数据交换。实验结果表明,该算法可以有效提高运算效率。

基于分时重叠算法的欧洲甜樱桃表型关键特征区域图像分割方法

获取与描述植物表型是植物学与农学研究的一个核心命题,大规模植物表型试验在作物优良品种选育与栽培技术研究中发挥了重要作用。其中,计算机视觉相关技术正日益成为自动化获取植物表型数据的关键方法。基于计算机视觉,提出分时重叠分割算法,并运用该算法从樱桃图像中分割出表型关键特征区域图像。算法从普通监控摄像头特性出发,分时获取同一角度樱桃作物本体的日间彩色图像与夜间红外灯补光灰度图像;将灰度图像进行阈值处理与形态学滤波,提取初始区域轮廓;以此作为前置条件,自适应地寻找日间彩色图像中的关键特征区域边缘路径。同时,采用粒子群算法获取特定图像的最优参数,将参数运用于同一角度的时间序列樱桃图像中。结果表明,算法自动分割关键特征区域平均IoU为0.8497,达到需要人工参与的交互式算法相近水平。该方法实现成本低、分割精度高、适用性强,可自主实现樱桃图像表型关键特征区域的切割与获取,并可大面积运用于农业生产环境中。

子块重叠局部直方图均衡算法的优化研究

子块重叠局部直方图均衡算法是一种有效的图像细节增强算法,它将大幅红外图像分解为多个小幅图像,并对每个小幅图像进行单独的直方图增强,然后通过"叠加"等处理,解决不同局部模块直方图增强后的"块效应",提高整体视觉效果。由于要对每一个小幅图像进行单独处理,因此需要完成的运算量大,处理时间长。通过研究子块重叠局部直方图均衡算法的优化处理,来减少算法的处理时间,提高算法的工作效率。

一种基于脉冲压缩的机载条带SAR重叠子孔径实时成像算法

该文提出了一种基于距离向脉冲压缩体制的机载条带SAR重叠子孔径(OSA)实时成像算法,可直接应用于未采用去斜接收技术的条带机载SAR实时成像处理系统。该算法在距离向采用脉冲压缩技术、方位向采用OSA信号处理方法,能够在成像过程中完成距离徙动校正并消除空变相位误差,得到条带模式下的高分辨率图像。首先分析了条带模式SAR几何关系,然后在脉冲压缩体制下建立了回波模型并对成像流程进行了详细的数学推导,最后对运算量、存储量与成像范围进行了计算分析,对点目标数据进行了仿真,利用实时处理平台对原始数据进行了成像,验证了算法的高时效性。

无穷凹角型区域椭圆边值问题的非重叠区域分解算法

研究无穷凹角型区域椭圆边值问题的一种非重叠型区域分解算法.构造其算法并讨论相应的离散化问题的收敛性,最后给出了数值例子以说明方法的有效性.

一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法

发现由相似功能的个体所形成的社区结构是复杂网络分析的重要任务之一.提出一种基于非对称三角形割的重叠社区发现算法,首先根据社区内三角形连接情况对社区质量进行评价,并根据节点与社区的三角形连接定义了节点对社区的归属度和连接强度.考虑到网络不同部分连接密度的差异,在将节点从社区中移除或加入社区的过程中,为每个节点分别设置了不同的移除阈值和扩展阈值,以提高社区发现质量.将每个节点与其邻居节点组成初始社区,将归属度低于移除阈值的边缘节点从社区中移除,将连接强度高于扩展阈值的外围节点加入社区,社区节点移除和扩展阶段迭代进行直至社区结构趋于稳定,最后去掉重叠率过高的社区得到最终结果.在7个带社区标签的网络上将所提算法与其他7个经典重叠社区检测算法进行比较,通过重叠标准互信息和F;指标进行评价,结果表明所提算法可以较好地发现不同规模网络中的社区结构.

扩散问题的一种非重叠型区域分解算法

研究外区域 Helmholtz问题的一种区域分解算法。将无界区域分解成为一些不重叠的子区域 ,自然积分算子被用作计算区域外边界上的人工边界条件。在能量范数意义下给出了算法的收敛性。最后讨论了数值离散化问题 ,并给出了相应的数值例子。

基于自然边界归化的非重叠型区域分解算法

基于半平面上的自然边界归化理论,给出了一类带凹槽的半无界区域上椭圆型方程边值问题的非重叠型区域分解算法。证明了算法具有与有限元剖分网格参数无关的收敛性,适当选取松弛因子,算法是几何收敛的,并给出了松弛因子的一般取值,数值例子表明了算法的有效性。

降低FBMC-OQAM系统峰均比的重叠分段主动星座扩展算法

作为多载波系统,FBMC-OQAM系统存在峰均比(PAPR)较高的问题,同时由于FBMC-OQAM信号的时域重叠特性,导致传统OFDM系统中的方法并不能完全适用。通过对传统主动星座扩展(ACE)方法进行改进,提出了一种适用于FBMC-OQAM系统的重叠分段主动星座扩展(OS-ACE)方法。该算法先将重叠数据进行分割处理,然后再降低每个数据块的PAPR。理论分析和仿真结果证明,该算法能够有效降低FBMC-OQAM系统峰均比,且不会影响误码率性能。

求解具有长条型内边界的二维调和外问题的一种非重叠型区域分解算法

以二维调和外问题为例 ,提出一种带椭圆型人工边界的非重叠型区域分解算法 .理论分析及数值实验表明 ,用该方法求解带长条型内边界的外问题是十分有效的 .

椭圆边界问题的基于自然边界归化的重叠型区域分解算法

对于椭圆边界问题,基于自然边界归化方法,提出了一种新的重叠型区域分解算法,得到了一个控制收敛速度定理。

无界扇形外区域多子域非重叠区域分解算法

本文主要研究了无界扇形外区域多子域的区域分解算法。在自然边界规划的基础上,以椭圆方程的混合边值问题为例,提出了多子域非重叠区域D-N交替算法。将该算法的区域分解成相应的几个子域,分析了该算法的离散格式和变分形式。由于该算法与Richardson迭代法是等价的,通过证明Richardson迭代法是收敛的,进一步验证了该算法也是收敛的,并且与网格参数h无关。

电磁场积分方程全等形子域的重叠型区域分解算法

提出一种电磁场表面积分方程全等形子域的重叠型区域分解算法.该算法在全等形子域上形成一致网格并使所有子域的自作用矩阵共享一个"内-内"子矩阵,显著减少了区域分解算法的内存需求和阻抗矩阵的填充时间.文中给出的多个算例表明,该算法能得到与矩量法和重叠型区域分解法相一致的计算结果,同时有效减少了对内存的需求和所用的计算时间,从而验证了算法的正确性和有效性.

基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估

由于单一的节点评估方法存在不足,在融合复杂网络的局部特征以及全局特征前提下,提出了一种基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估方法。该方法利用重叠中心性对网络中的节点进行重要度排序,并且与其他不同中心性方法在复杂网络数据集中的节点排序方法进行比较;利用susceptible-infected(SI)模型模拟不同中心性方法前10个节点的传播能力,在此基础上以肯德尔系数进行比较,肯德尔系数越大表明相关性越高。实验结果表明,与其他中心性方法相比,重叠中心性得到的初始节点集合的累积平均感染能力高于其他中心性方法,并且与SI模型具有较高的相关性,该方法对于节点重要度评估是有效并且可行的。

大斜视角SAR的方位多级重叠子孔径算法

方位重叠子孔径算法(AOSA算法)能够补偿SAR"斜视最小化"带来的空变相位误差。基于AOSA算法,提出了一种方位多级重叠子孔径算法(AMTSA算法),通过将方位数据分为多级重叠子孔径从而补偿这些相位误差。分析了该算法的基本原理、应用范围和有效性约束条件。分析结果表明,AMTSA算法在一级子孔径的情况下,将蜕变成AOSA算法,最后仿真结果验证了AMTSA算法对高分辨率、大斜视角SAR成像的有效性。

一种基于无插值PFA的重叠子孔径成像算法

以极坐标格式算法(PFA)产生子孔径图像为基础,研究重叠子孔径算法(OSA),通过补偿PFA中残留的二次相位误差,有效地扩大了高分辨率合成孔径雷达系统的图像聚焦范围,并通过引入无插值的PFA处理流程提高了计算效率。仿真和实测数据成像结果验证了该算法的有效性。

基于重叠型区域分解的部分元等效电路算法

部分元等效电路(PEEC)是一种用于联合分析场和电路的全波工具,但是其直接求解方法不适合大规模复杂结构。基于两个子域的区域分解方案,本文提出了一种基于重叠型区域分解的部分元等效电路的组合算法(PEEC-2ODDM)。该算法建立两个子域上的等效网络,利用子网络间的受控电压源实现子区域间耦合作用,并通过区域间迭代以实现较大规模的全局PEEC分而治之求解。一个简单的微带传输线结构验证了该算法的可行性和有效性。

基于自然边界归化的椭圆外区域各向异性问题的重叠型区域分解算法

以Helmholtz方程为例,基于坐标变换及自然边界归化理论,提出了一种带圆型人工边界的重叠型区域分解算法.构造其算法并讨论其相应的收敛性,证明了算法是几何收敛的.

大地电磁非重叠型区域分解算法子域边界条件比较

区域分解算法已成为大规模工程数值模拟的有力手段,也开始应用于地球物理多维问题上,该文采用非重叠型区域分解算法进行大地电磁(MT)二维正演模拟,将MT问题的求解区域划分为2个非重叠子域,子域间分别采用Dirichlet-Neumann条件与Neumann-Neumann条件进行迭代求解,比较了2种条件的迭代误差变化情况。结果表明,2种边界条件的迭代误差随迭代次数呈指数衰减,Neumann-Neumann条件衰减速度相对较快,Dirichlet-Neumann条件的误差值相对较低,先达到最小误差值。