面向鲁棒图结构防御的过参数化图神经网络

图数据在现实应用中普遍存在,图神经网络(GNN)被广泛应用于分析图数据,然而GNN的性能会被图结构上的对抗攻击剧烈影响.应对图结构上的对抗攻击,现有的防御方法一般基于图内聚先验进行低秩图结构重构.但是现有的图结构对抗防御方法无法自适应秩真值进行低秩图结构重构,同时低秩图结构与下游任务语义存在错配.为了解决以上问题,基于过参数化的隐式正则效应提出过参数化图神经网络(OPGNN)方法,并形式化证明所提方法可以自适应求解低秩图结构,同时证明节点深层表征上的过参数化残差链接可以有效解决语义错配.在真实数据集上的实验结果表明,OPGNN方法相对于现有基线方法具有更好的鲁棒性,同时,OPGNN方法框架在不同的图神经网络骨干上如GCN、APPNP和GPRGNN上显著有效.

一种新的拓扑参数及其蛋白质网络关键节点识别

针对已有拓扑参数对关键蛋白识别度不高的现状,根据蛋白质网络的特点,结合参数计算方法,提出一个新的用来描述节点重要性的拓扑参数——点覆盖参数。为了避开该参数精确求解方法中可能出现的NP-难问题,从稀疏网络出发,在研究低度点核化技术的基础上,将确定算法与非确定算法相结合,提出基于随机核化的快速算法(A_R_K算法)。实验结果显示,所获得的点覆盖参数不仅可以有效地描述网络节点的拓扑重要性,而且其关键蛋白识别度也明显高于其他参数。

一种可变时间节点的控制向量参数化方法

控制向量参数化方法是求解最优控制的一种常用方法,其时间网格通常是固定的。在每个时间段上,控制向量表示为由一组参数确定的时间的函数。时间网格的划分会影响到数值求解最优控制问题时最优化算法的准确性和效率。为了同时优化控制参数和时间网格的节点,提出了一种可变时间节点控制向量参数化方法,通过带有时间参数的S型函数来近似分段常数参数化方法中的切换过程。推导出了最优控制性能指标对时间参数的导数,并提出了处理时间节点约束的算法。利用所提出方法求解带有两个控制的最优控制实例,对于两个控制获得了不同的时间网格划分,从而能够更好地近似最优控制轨迹。

基于Mathcad剪叉式液压升降平台的参数化设计

为了满是不同设计参数的要求,对剪叉式液压升降平台进行动力学分析,以单液压缸推动2幅剪叉臂为基本单元建立受力分析的数学模型,推导出普遍使用的参数关系式,求出各铰接点的受力.校核危险截面,进而确定各关键结构参数,形成程序化的设计思路.应用Mathcad进行辅助设计可绘制参数曲线,初步实脱设计的参数化,对实际工程应用中不同规格产品的开发与设计,具有一定的借鉴患义.

汽车曲面参数化造型优化仿真研究

对汽车曲面参数化造型进行优化,可提高汽车外观造型优化设计的质量。由于汽车造型曲面参数有多种,如有一个参数发生变化,汽车曲面造型容易发生变化。采用传统的方法对汽车曲面参数化造型设计时,主要通过建立车身曲面数学模型实现的,忽略了曲面参数之间的关联,导致设计误差大的问题。提出采用B样条理论的汽车曲面参数化造型设计方法。首先建立汽车车身曲面数学模型,依据给定的车身曲面型值点和边界条件反求出汽车车身曲面的特征网格点矩阵,其次,计算出汽车车身曲面的所有特征网格顶点,最后利用自由变形技术,将汽车曲面参数三维模型的六面体空间分配到固定的网格参数坐标,通过调整控制点促使模型产生变形效果,有效的实现汽车曲面参数化造型优化设计。仿真结果表明,改进的汽车曲面参数化造型设计方法有效的提升了汽车造型设计的效率。

全节点空间MPI同步通信死锁检测

针对全节点空间上MPI同步通信程序死锁检测的现有穷举方法的弱点,提出了该场景中MPI程序的两种参数化模型:一次参数化模型和二次参数化模型。通过分析一次参数化模型的一类不变式的性质,给出了该模型的死锁检测算法。提出了同构节点空间的一系列概念和性质并由此设计出该算法的几种优化方法,以加快某些特定程序模型死锁检测的过程。仿真实验表明该算法及其优化方法比现有方法的性能提高若干数量级。

异形柱与梁节点连接在Tekla Structures中的节点参数化

由于钢结构节点连接日趋复杂、多样化,Tekla Structures节点库里的节点逐渐不能满足所有实际工程中的节点连接。从事二次开发软件的工作人员可以用C语言对节点进行编程,创造智能新型节点,但对于一般从事Tekla Structures建模人员来说,没有良好的C语言功底,建模人员就可以通过自定义节点及节点参数化来解决此问题。以异形柱与梁节点连接为例,阐述一种新型节点参数化的创建方法。在Tekla Structures中用牛腿连接的方式实现异形柱与梁的连接,定义成自定义节点,再对节点中的各个构件进行绑定,使节点参数化。该节点适用于异形柱与不同跨度梁、不同截面梁的智能连接。该节点可以保存到Tekla Structures节点库里,方便以后实际工程中直接调用该节点。

一种求解最优控制问题的变时间节点控制向量参数化方法

控制向量参数化方法是求解最优控制问题的一种常用数值方法。它通过离散化控制时域,将控制向量近似地表示成一组参数化的函数。离散化后的时间网格通常是固定的,其划分会影响到最优控制问题数值求解的精度和效率。为了同时优化控制参数和时间网格节点,提出了一种时间节点可变的控制向量参数化方法。推导出了最优控制性能指标对时间参数的导数与对时间分段长度导数之间的关系,得到了性能指标的梯度表达式。用两个经典最优控制实例对所提出的方法进行了测试,结果表明所提出方法能够更好地逼近最优控制轨迹。

杭州世纪中心悬链网格结构分析

杭州世纪中心双塔建筑高度均为303m,在底部约1/3高度位置通过柔性的悬链网格结构连为一体。阐述了悬链网格结构的主要结构特点,展示了悬链网格结构的参数化建模过程,并重点分析了其受力及变形特点。分析结果表明,悬链网格结构的力学表现符合悬链线结构特征,其受力性能良好。采用ANSYS软件对悬链网格结构的筒形节点进行了受力分析,并根据其应力表现情况进行了针对性加强,经验证,节点可以满足承载力要求。

参数化节点法建模在海上升压站钢结构模块中的应用研究

在钢结构模块中存在着大量的梁柱节点,节点的建模效率决定了钢结构加工设计建模的效率。以江苏某海上风电场项目海上升压站钢结构模块为例,结合Tekla软件,重点论述参数化节点建模的方法:包括创建任意固定梁高的节点板、建立自定义节点、对自定义组件进行参数化设置等步骤;在对海洋工程加工设计中常用的3种节点建模方法即复制修改法、软件自带组件法、自定义组件库法进行对比的基础上,阐述了采用参数化节点建模的优势,指出采用参数化节点法可以极大地提高建模效率和准确率,且在以后类似的工程节点建模中,可以重复应用此次制作的参数化节点。

物流网络中节点带权的Steiner最小树的参数算法

通过优化物流的运输网络,可以有效地降低物流成本。集中配送的物流网络优化问题可以转换成求解节点带权的Steiner最小树问题,这是一个NP-hard问题。运用参数理论,提出一种新的启发式解决算法P-NSMT。算法的思想是:首先尽可能只利用终端节点构造一棵连通的最小生成树,然后逐步向树中添加能减少生成树总权值的Steiner节点,最终生成一棵节点总数不超过参数k的Steiner最小树。实验表明,与同类型其他算法相比,P-NSMT算法具有更好的准确性和时间效率,特别适应于网络规模大、终端配送节点数目较少的物流网络。

Tekla软件中自定义节点参数化的应用

Tekla structures软件在钢结构深化设计领域的应用越来越广泛,实际钢结构工程中出现的节点也越来越复杂多样,tekla软件自带节点库渐渐不能满足所有实际工程中的节点连接的要求。文章以自定义节点连接为例,阐述一种新型节点参数化的创建方法。

广州空港会展中心复合张弦桁架结构体系选型与分析

广州空港会展中心标准展馆利用结构参数化工具对多种类型展馆结构进行选型对比,综合建筑效果、使用需求和经济指标,首次在展馆内采用复合张弦桁架结构体系。对复合张弦桁架结构进行非线性设计分析、双非线性稳定分析、防连续性倒塌分析和不平衡吊挂荷载分析,结果显示,结构各项计算指标均满足规范要求,并具有足够安全冗余度。高风压作用下拉索可维持足够的索力并且不松弛,屋面变形可控。相关索节点传力清晰,背锚节点有利于现场张拉施工。下弦拉杆在初始态到全荷载态的全受力过程中拉压变向,下弦杆受力满足不同荷载状态需求。复合张弦桁架结构体系满足多种施工方式选择,张拉施工快捷、方便,地坪、屋盖施工互不干扰。复合张弦桁架结构在沿海高风压地区具有优越的受力性能和建筑表现力。