基于ANSYS软件模拟冲击接触问题的讨论

在分析接触算法原理及优劣的基础上,研究如何在ANSYS软件平台上实现冲击-接触计算,主要包括接触算法选择、接触刚度的确定,如何实现收敛性和准确性之间的一个最佳平衡。通过上述过程,总结出ANSYS软件处理此类问题的一般方法,并通过某船推力轴承的冲击计算算例进行验证。算例表明采用此方法接触计算较成功,收敛性好,渗透量小,计算结果的整体趋势符合工程经验,说明方法的可行性及有效性。     

符号矩阵填充的修正增广拉格朗日乘子算法

矩阵填充问题是近年来的研究热点之一,特别地,符号矩阵填充问题在生物医学等领域有着很好的应用前景.本文以奇异值阈值方法为基础,针对符号矩阵填充提出了修正的增广Lagrange乘子法.修正算法对每步产生的阈值矩阵进行符号投影,形成新的符号矩阵,构成在符号矩阵离散集合上的迭代.同时证明了在合理条件下,当罚因子充分大时,修正算...     

Toeplitz矩阵压缩恢复的两种中值修正的增广Lagrange乘子算法

增广Lagrange乘子算法是求解矩阵压缩恢复的一种有效迭代方法．为了有效求解Toeplitz矩阵压缩恢复模型,本文提出了两种中值修正的增广Lagrange乘子算法．在新算法中,对增广Lagrange乘子算法每步产生的迭代矩阵进行中值修正并保证其Toeplitz结构．新算法不仅减少了奇异值分解所用的时间和CPU时间,而且获得更精确的迭代矩阵．同时,本中还详细给出了两种新算法的收敛性分析．最后通过数值例子验证了新算法的可行性和有效性,并展示了新算法在计算时间和精度方面比增广Lagrange乘子算法更有优势．     

星图上最短路改进问题的组合算法

给定星图中一个非中心点到其余所有非中心点之间的n对点对,当要求网络中边的权重只允许减少且减少量有上界,并且这n对点对的最短路长度都不超过给定的n个上界的条件下,研究了l1模下星图的最短路改进问题,得到了解该问题的强多项式时间的组合算法,算法的时间复杂度为O(|E|log|E|).     

基于DMC算法与遮蔽因子积分修正光伏发电预测研究

光伏发电具有波动性和间歇性,尤其海岛天气突变较大,为海岛独立新能源微电网平稳运行,合理利用可再生能源,在详细分析影响光伏发电因素的基础上提出一种基于DMC算法与遮蔽因子积分修正的光伏发电预测方法,实现光伏发电准确预测。通过对珠海某海岛的风光柴蓄微电网系统光伏发电预测分析,验证此方法的有效性和实用性。     

圈图上的两类组合优化问题

在圈图上研究了两类组合优化问题.第一类问题主要研究在要求图中各边的最大调整费用不能超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得其他各顶点到给定顶点的距离之和最大,得到了线性时间算法;第二类问题主要研究在要求圈图上的所有边的调整费用之和不超过给定预算时,如何对各边权进行调整,使得某一固定顶点到给定顶点的距离尽可能的大,得到了求解该问题的多项式时间算法.     

一种适用于求解大规模结构的分步接触算法及其工程应用

大规模结构接触非线性问题的求解是当前工程界研究的热点和难点。该文基于传统的Lagrange乘子法提出了一种新的分步接触算法。该算法的基本原理是将接触问题分两步求解,第一步求解由整体系统力系平衡方程构成的控制方程,第二步求解接触局部区域的约束方程。该算法利用Lagrange乘子来精确模拟接触约束条件,同时对传统的Lagrange乘子法进行了解耦降维处理,所需存储量小、易于实现并行化,且通过引入缩放因子进一步提高了其求解效率,故非常适合高效求解大规模结构的接触问题。经典Hertz接触算例和平面双缝坝算例的结果验证了该算法的正确性,考虑内外衬接触非线性的穿黄隧洞整体模型工程应用算例说明了该算法的有效性。     

多头组合秤的算法研究分析

目的 为研究不同类型算法对提高多头组合秤称重精度和称重速度的影响.方法 把动态规划算法和遗传算法应用于多头组合秤,通过对比不同数量的称量斗,2种算法在组合成功率和组合时间上的优劣,分析出最适合多头组合秤的算法.结果 动态规划算法的组合时间明显少于遗传算法的组合时间.遗传算法的组合成功率一直保持着96％以上的高水平;动态规划算法在称量斗数量少于10时的组合成功率低于90％,但随称量斗数量的增加而明显提高.结论 在少于20个称量斗的称重系统中采用遗传算法,虽然花费时间稍多,但是可以获得高组合成功率;在大于20个称量斗的称重系统中采用动态规划算法,既花费时间少,也能获得高组合成功率.     

基于RFID无线通信系统的防碰撞算法设计与研究

针对动态帧时隙ALOHA算法(DFSA)不适用于有大量标签的情况,参考Binary Tree算法,提出一种新的解决方案,先将标签分组,使每组只含有少量标签,然后针对每组标签再分别采用DFSA算法进行读取,这样就可以解决DFSA算法读取大量标签的问题。并对其进行仿真试验,经过仿真验证,该算法在保证正确选择分组数的条件下,比DFSA算法有所改进,能够提高读卡器的读取效率。     

带时间窗的同时取送货车辆路径问题求解算法

为了整合物流配送过程的退货与送货服务,依据实际情况建立带时间窗的同时取送货车辆路径规划模型,设计一种基于K-means聚类处理的Q-Leaning自启发式蚁群算法解决此类问题。根据配送服务的特性,在基本的K-means算法上作相应的改进,同时提高蚁群算法的局部搜索能力,完成两算法的合理衔接。选用相关文献数据和标准算例进行实验,验证所提算法具有较好的性能,可以解决所描述的此类问题。     

凸组合投影算法中的组合因子对算法效率的影响

在求解生产生活中各类实际问题的优化模型的算法研究中,投影梯度算法在解决凸约束最优化问题上一直被学者所重视．本文考虑凸组合投影算法求解凸约束最优化问题,在此凸组合投影算法中,由投影梯度法得到的点与上一步迭代点的凸组合得到新的迭代点．此算法不仅利用投影算法得到的点的信息而且也利用了前一步点的信息．进一步,通过数值实验分析凸组合算法的效率及凸组合因子对算法的影响．数值试验结果表明,这种凸组合算法总体比原来投影梯度法更稳定,而且这种凸组合算法在适当的凸组合因子下较投影梯度法收敛更快．     

基于模拟退火改进的神经网络算法在颗粒碰撞阻尼研究中的应用

振动问题的普遍存在,使得对振动的研究极为必要。振动分析中建立的系统阻尼的目标函数往往比较复杂,影响因素众多,很难用传统数学建模的方法建立模型,传统的神经网络分析和模拟也很难得到建模问题的全局最优解。为此,将传统的反向传播算法（BP算法）神经网络模型结合模拟退火算法及最佳保留原则,提出一种改进的神经网络模型,得出了颗粒粒度、颗粒填充率和系统阻尼之间的关系。     

基于页面时间相关度算法的信息检索研究

检索的目标是全面而准确的信息,用户关心的是在海量数据中快速地查到合适的信息。为了使用户更快地得到满意的结果,本文提出了在传统相关度算法的基础上增加页面时间因素思想的页面时间相关度算法,使得检索结果在查准率方面有了较大的提高。     

带装载组合约束的一维装车问题算法研究

提出带装载组合约束的一维装车问题,有n个属于l种类型的相同(单位)尺寸的物品。有w辆车,每辆车对这l种类型的物品有几种装载组合,不同车辆的装载组合不同,每辆车选择一种装载组合并严格按照物品组合进行装载,优化目标是在满载的情况下装载最多的物品。首先建立线性混合整数规划模型。其次,提出基于贪婪技术的启发式算法。最后,利用ILOG Cplex进行数值实验和参数的敏感性分析。     

基于Leonard规正变量的修正高分辨率组合格式

通过对规正变量进行重构,本文提出了求解对流扩散方程的修正高分辨率组合格式,它能够求解边界层和大梯度等问题.首先,根据规正变量的定义得出了组合格式的通用表达式,然后对时间项采用二阶中心差分格式,得到了对流扩散方程的离散表达式,对离散化得到的代数方程组采用TDMA算法求解,并推导出了组合格式计算过程迭代收敛时所满足的充分条件.数值实验表明:新格式具有分辨率高,数值耗散较低,总偏差量较小,能很好模拟场变量的大梯度变化,计算结果优于传统格式.     

基于二进制树的RFID系统自适应多分支防碰撞算法

为提高射频识别(RFID)系统的识别效率,研究了系统的标签防碰撞问题。考虑到对标签进行多分支处理能够有效地提高RFID系统标签识别效率,而传统的多分支防碰撞算法都是在标签估计的基础上对标签进行最优分组,标签估计产生的时延和误差都会影响整体的识别效率,提出了一种基于二进制树的自适应多分支(AMB)防碰撞算法。该算法根据二进制树结构特点,利用识别的标签数目对树结构中右节点标签进行估计并进行分组识别,经过多次调整的自适应多分支防碰撞算法,可以规避一次标签估计所引入的估计误差,从而提高系统的识别效率。仿真结果表明自适应多分支算法可以大大提高标签识别效率,在标签数量较大时系统效率可达43%左右。同时该算法实现简单,只需在阅读器中增加若干计数器,不需要改变任何空中接口,很容易与现有协议兼容。     

改进樽海鞘算法求解带时间窗的应急选址路径问题

目的 为使应急物资及时高效地送到灾区,针对多目标应急选址-路径问题,在考虑灾区的时间窗及物资运输过程中道路安全的情况下,以最小化经济成本、最小化时间惩罚成本及最大化道路安全性为目标,构建多目标优化模型。同时,设计改进的樽海鞘算法求解问题,以验证模型的可行性和算法的有效性。方法 根据模型的特征对樽海鞘算法进行改进,运用随机生成和贪心算法相结合的方式生成初始解,利用交叉算子和邻域搜索算子改进原始算法的位置更新操作,引入非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的精英保留策略,以提高算法的性能。结果 经过多个算例测试,该算法能快速获得一簇Pareto解,与基本樽海鞘算法进行对比后可知,改进后的算法性能更优越。结论 对于灾后及时响应的应急选址路径问题,采用改进的樽海鞘算法具有一定优越性,并在多个目标权衡的情况下,可供决策者根据目标的偏好找到较满意的解,对于研究应急选址路径问题具有一定的参考价值。     

基于K-means与关键点的组合行李码放算法

目的为了解决当前航空行李码放流程中存在的劳动密集、效率低下的问题,开展行李码放算法研究。方法搭建含有重量、体积和货舱空间约束的航空行李码放数学模型,采用聚类、排序、关键点构建策略,设计一种K-means聚类与"关键点"思想相结合的组合式算法。结果采用100件真实旅客行李数据进行了实验,结果表明算法给出的布局方案规划合理,垛型左右两侧质量之差低于1%,满足了货舱的空间约束与载重平衡约束。结论算法具备在复杂环境下得到优良布局方案的能力,K-means聚类的引入也将机器学习领域的聚类算法引入装箱问题,架起了机器学习算法与传统装箱算法的桥梁,为今后装箱问题算法的设计提供了一条新思路。     

求解结构型优化问题的随机步长ADMM下降算法

本文考虑求解带有两块变量的结构型凸优化问题．ADMM算法是求解该问题的一种经典算法,主要思想是在増广拉格朗日乘子算法的基础上,利用目标函数关于两块变量的可分性,降低了子问题的计算难度．ADMM下降算法是ADMM算法的一种改进,对部分变量利用最优步长外加一个固定的延长因子进行延长,以加快ADMM算法的收敛速度．数值实验结果表明,ADMM下降算法比ADMM算法收敛速度更快．根据徐海文提出的随机步长收缩算法的思想,我们在ADMM下降算法的基础上,将延长因子改为利用随机数生成,提出了带随机步长的ADMM下降算法,并证明了新算法的收敛性．初步数值实验结果,表明新算法的计算效率优于经典ADMM算法和ADMM下降算法,且新算法的计算效率对问题规模的增长有更好的尺度适应性．     

基于桁架单元的能量一致积分方法

基于能量平衡理论,提出针对桁架单元的能量一致积分方法。该方法具有非线性无条件稳定性,2阶精度。利用中值定理证明算法参数的存在性,并给出参数的求解形式。对离散后的动力方程线性化得到用于迭代的等效刚度矩阵。实现新算法在非线性有限元程序中的嵌入,并以此为基础完成单摆、输电塔体结构的非线性动力分析。数值结果表明,经典的平均加速度方法与隐式中点方法均会表现出能量不一致现象,甚至会产生发散结果;相比而言,该文方法在不同的时间步长情况下都表现出良好的数值稳定性。