抑制灰度单元的改进优化准则法

为了抑制连续体结构拓扑优化结果中的灰度单元,提出2种改进的启发式优化准则法.该方法与固体各向同性惩罚微结构(SIMP)材料描述方式相结合,利用光滑的Heaviside函数使灰度单元趋于0或1两极分化;在每一轮优化迭代中能自然满足体积约束函数,不仅能有效地抑制灰度单元的数量,而且提高了优化求解的效率.最后通过二维经典拓扑优化算例验证了文中方法的正确性.     

基础简谐激励下的结构动响应拓扑优化

针对关于结构动响应拓扑优化问题的研究较少、有限元分析软件的拓扑优化模块无法实现的问题,采用变密度法研究连续体结构在基础简谐激励下的动响应拓扑优化.将基础简谐激励下的响应控制问题归结为结构在体积约束下目标点响应幅值最小化的优化模型;推导有阻尼结构在基础简谐激励下目标点响应幅值的灵敏度公式;采用变密度法求解该优化问题.采用多项式惩罚模型解决带惩罚的各向同性固体微结构（Solid Isotropic Microstructure with Penalization,SIMP）模型带来的附属效应现象;采用灰度过滤方法改善经典变密度法在优化过程中灰度单元收敛过慢的问题,从而减少变密度法优化的迭代步数并且使优化结果更清晰.以平面悬臂板模型为例,验证该优化方法对目标点响应幅值的优化以及灰度过滤函数对优化迭代的改善.     

结合单元渐进删除的变密度拓扑优化方法EI北大核心CSCD

在面向连续体拓扑优化问题的固体各向同性惩罚微结构模型中,由于密度或灵敏度过滤的存在,优化结果中会出现灰度单元,影响结构的清晰度.针对此问题,运用渐进结构优化法的思想提出了一种结合单元渐进删除的变密度法.在SIMP法的基础上加入单元渐进删除的过程,单元删除阈值由平均单元相对密度及缩减系数确定,引入包括2个可调控参数的Sigmoid函数表达缩减系数,从而逐渐删除优化过程中产生的灰度单元.在讨论参数取值变化对缩减系数影响的基础上,以MBB梁为例确定参数取值的范围.将结合单元渐进删除的变密度法应用于MBB梁和悬臂梁柔度优化的算例,实验结果表明,该方法可与灵敏度过滤、密度过滤以及Heaviside投影相结合,具有较好的通用性,并能够有效地抑制SIMP法的灰度单元,显著地提升了优化效率.     

拓扑优化变密度法的灰度单元分层双重惩罚方法

在连续体结构拓扑优化中,应用敏度过滤法可有效地去除数值不稳定问题,但易出现优化结构边界灰度扩散现象.为了获得边界清晰的拓扑结果,提出一种变密度法的灰度单元分层双重惩罚方法.该方法通过调节不含敏度过滤的SIMP优化算法中的惩罚因子,对过滤后单元敏度进行修正,加速中间密度单元向0或1的离散状态逼近.为了加快这个过程,将该方法与分层网格细分策略相结合,优化从一个粗的有限元网格开始,利用单元密度等效映射方法将粗网格求解优化问题的结果映射为同一问题具有更细网格的初始输入,通过减少优化过程中的计算消耗,在取得具有清晰边界拓扑结构的同时提升优化过程的收敛速率.采用不同方法求解MBB梁,对最终优化结构中所含的中间密度单元数量和优化所需时间消耗进行对比;利用不同网格划分下的悬臂梁算例验证该方法的网格依赖性.结果表明,结合分层双重惩罚的SIMP算法在保留原始求解稳定性的同时,能获得具有清晰边界的拓扑构型,并提升收敛速率.     

物质点拓扑变量法在柔性机构设计中的应用

为克服柔性机构拓扑优化设计中的各类数值不稳定性问题,提出一种以物质点拓扑变量为设计变量的拓扑优化方法.物质点拓扑变量可视为节点密度概念的进一步拓展,基于修正网格无关性过滤函数提出了新的拓扑变量场插值形函数.基于弹簧模型,建立了柔性机构的多约束拓扑优化模型,推导了常见结构响应量的敏度表达式,采用移动渐进线法进行优化求解.最后通过二维数值算例验证了文中方法的可行性和有效性.     

改进CV模型图像分割的Split-Bregman方法

水平集方法中的Chan-Vese模型（简称CV模型）对灰度不均匀及边界对比度低的图像的分割效果不够精确,计算效率也不是很高。针对灰度不均匀引入偏差场来修正CV模型中的区域平均灰度并引入核函数来加权能量泛函。针对计算效率低下的问题,在上述基础上得出其全局凸分割模型（Global Convex Segmentation,GCS）,用Split-Bregman迭代求解该模型。实验结果表明：改进后的模型提高了分割精确度和计算效率。     

基于结构拓扑优化方法的发动机支架轻量化设计

为实现某发动机支架轻量化设计,在支架总成整体结构有限元分析的基础上,运用等效刚度原则建立支架局部有限元模型,得到不同工况下的支架位移分布结果.基于TOSCA软件,通过提取结构分析结果对支架结构拓扑优化模型进行敏度分析并形成优化模型列式.优化求解后,在每轮循环迭代中将新的单元密度值重新赋予结构模型,直至满足预先给定的收敛判定条件;设置过滤半径和各类制造加工约束,消除结构拓扑优化中的数值不稳定性问题,改善优化结果的可加工性.对优化前后的计算结果进行对比分析.     

考虑分区混合权重的敏度过滤方法

为了得到边界清晰的连续体拓扑优化结构,提出一种考虑分区混合权重的敏度过滤方法,其中采用一种邻域内连续加权的计算方式来抑制灰度单元.首先利用分区参数将中心在敏度过滤半径区域内的单元划分为内外相邻的2个子区域,并通过调节该参数来控制各区域内单元的数量;其次分别采用平均权重和指数函数对内外区域内单元的权重因子进行计算,在强化中心附近单元对目标函数敏度值影响的同时弱化结构边缘区域低密度单元造成的敏度过滤平均效应.将文中方法与固体各向同性惩罚微结构模型优化算法相结合,通过对不同方法求解多个数值算例的优化结果进行对比分析,验证了该方法的可行性与有效性.     

图像上梯度相关的优化问题快速算法

针对图像处理中目标函数为对图像梯度的约束,形式为正则项与保真项之和的优化问题,提出了一种对该优化问题的变形形式,并给出了基于交替方向乘子法(alternatingdirectionmethodofmultipliers,ADMM)的优化算法进行求解.在约束条件下采用每个图像中的最小单元上的分段式,使得在每步迭代中的每个子问题可以分化为在每个最小单元上的二元优化问题,从而可直接获得优化问题的最优解.所提出的优化形式与优化算法可以控制每步迭代的时间复杂度在O(N),其中N为优化问题在该图像区域中最小单元的个数,还可进一步根据图像的分割进行并行化.文中给出了2个图像上比较经典的优化问题:L0模优化问题和Poisson图像编辑的优化算法.与现有的基于迭代算法相比,文中算法在达到相似结果的同时,可具有更快计算速度与更小的内存消耗.     

考虑密度梯度的敏度过滤方法

敏度过滤是变密度拓扑优化方法中消除数值不稳定性问题最普遍的方法之一,但易引起模糊边界的优化结果.为了抑制灰度单元,提出一种简易的考虑密度梯度的敏度过滤方法.在原有敏度过滤中增加密度梯度权函数项,使得当密度梯度大于设定阈值时权函数取值较小,修正了敏度过滤中的距离权函数值,可自动判别并弱化了优化边界的过滤平均效果;将该方法与固体各向同性惩罚微结构模型结合,根据不同拓扑优化问题类型,基于优化准则或移动近似算法优化求解.采用经典算例对文中方法的优化效果进行考察,结果表明,该方法的拓扑优化结果无棋盘格现象和网格依赖性,具有清晰的优化边界,优化效率高且易于实施.     

汉语词义排歧的另一种方法

针对传统的基于义原同现频率的汉语词义排歧方法存在“盲目性”的不足，笔者根据《知网》中对概念定义的描述，分别计算多义词的每个义项与特征词的第一独立义原、其他独立义原、关系义原、符号义原之间的相关系数；最后通过比较多义词的每个义项与特征词之间的相关系数来决定多义词的义项．经过实验验证，该方法进一步提高了词义排歧的效果．     

融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法

轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths a...     

程序设计中结构化方法和面向对象方法的比较

结构化方法与面向对象方法是软件开发程序设计中的2个核心思想。这两种程序设计方法不仅表现为在程序语言、分析与设计上的差异,更表现在开发思想和开发视角上的差异。     

模式识别的统计模糊方法和模糊统计方法

本文在论述模式识别的统计方法和模糊方法的共同性、差异以及各自适用范围的基础上, 研究了模式识别的统计模糊方法和模糊统计方法.统计模糊方法是在模糊分类器中充分利用 模式分量统计信息的隶属函数,使分类性能优于普通的模糊分类器.模糊统计方法是在以统 计方法为基础的分类器中,用模式分量的模糊隶属函数代替模式分量作为分类器输入.从对 本文中几个数据集所作的分类试验结果看,这种方法只需要不大的训练样本集便可使分类性 能接近于Bayes分类器的最佳水平.     

一种改进的模糊知识匹配方法——IDM法

模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一,模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键。通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨,提出了一种改进的模糊知识匹配方法——IDM（Inscribed Diameter Matching）法。通过比较分析得出,IDM法能较好地克服传统的模糊匹配方法的一些缺点,并给出了一种融合模型,由此可使模糊推理的效率和准确性得到提高。最后,通过实例验证了IDM方法的可行性和有效性。     

一种改进的模糊知识匹配方法——IDM法

模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一,模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键.通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨,提出了一种改进的模糊知识匹配方法--IDM(Inscribed Diameter Matching)法.通过比较分析得出,IDM法能较好地克服传统的模糊匹配方法的一些缺点,并给出了一种融合模型,由此可使模糊推理的效率和准确性得到提高.最后,通过实例验证了IDM方法的可行性和有效性.     

一种基于模糊集理论的图像融合方法

在图像的小波变换融合基础上,着重探讨了图像的融合规则问题,并提出了一种三角函数形式的模糊隶属度融合准则,实现了图像的模糊集融合.使用SAR影像与SPOT影像进行了融合对比实验,结果表明,本方法具有良好的实用性,且具有更好的融合效果.     

有效的数组私有化方法:相关-覆盖方法

数组私有化是并行化编译中的重要技术,该方针对现有数级私有化方法的不足,分析了数组私有化的本质,提出了一个数组私有方法：相关－覆盖方法。它将相关性分析技术和数据覆盖技术有机地结合在一起,具有了执行效率高、处理能力强、独立于数据表示的特点。     

Method fragments

The traditional unit of analysis in knowledge acquisition and requirements acquisition is the method, e.g. the interview, the repertory grid etc. There are practical and theoretical difficulties with this division. A more useful concept is the method fragment, described in this paper. The method fragment is a discrete component of a method which can be used in one or more methods. The discreteness of method fragments makes it much easier to describe their strengths and weaknesses than is the case with methods, enabling the elicitor to put together a customized method to suit a particular elicitation need. In this paper we outline the concept of method fragments using worked examples, discuss issues raised and make recommendations for further work.     

Dijkstra和矩阵迭代两种算法的对比研究

Dijkstra算法和矩阵迭代算法都是最短路径问题中的重要方法,然而两种方法中哪种方法具有更高计算效率?为了找到问题答案,文章通过对两种方法的介绍,另外通过MatLab平台对两种方法分别编程,同时进行实例的计算,然后通过各项指标对实验结果比较,得出结论,矩阵迭代算法较dijkstra算法具有更高效的计算能力,其简洁计算方式更便于计算机编程。此次研究有利于对两种最短路径方法有更深刻的认识,便于今后在实际应用中选择具有针对性的方法。