Calibration of imprecise and inaccurate numerical models considering fidelity and robustness: a multi-objective optimization-based approach

Traditionally, model calibration is formulated as a single objective problem, where fidelity to measurements is maximized by adjusting model parameters. In such a formulation however, the model with best fidelity merely represents an optimum compromise between various forms of errors and uncertainties and thus, multiple calibrated models can be found to demonstrate comparable fidelity producing non-unique solutions. To alleviate this problem, the authors formulate model calibration as a multi-objective problem with two distinct objectives: fidelity and robustness. Herein, robustness is defined as the maximum allowable uncertainty in calibrating model parameters with which the model continues to yield acceptable agreement with measurements. The proposed approach is demonstrated through the calibration of a finite element model of a steel moment resisting frame.     

Epsilon-near-zero or mu-near-zero materials composed of dielectric photonic crystals

We theoretically demonstrate that at certain frequencies two-dimensional dielectric photonic crystals （PCs） may be regarded as either epsilon-near-zero or mu-near-zero materials. We show that the transmission through a slab of such materials upon normal incidence is normally non-unity and decays with slab thickness. However, when the incident angle increases slightly, the transmittance experiences a dramatic increase due to the Brewster effect. The combination of the tunneling and resonance effects makes such materials good candidates for almost perfect bending waveguides and cloaking in waveguides. The zero index also enables applications of focusing and directive emission. At last, the distinction between the single-zero and double-zero media is discussed. In all of the above results, the numerical simulations perfectly match with theoretical predictions from the effective medium analysis.     

基于GPU的多分辨率体数据重构和渲染

基于小波变换的多分辨率压缩算法能够获得很高的压缩比,因而被广泛地用于压缩体数据.针对这种压缩策略,研究基于GPU的数据重构的方法,可以只从CPU向GPU传输少量的压缩数据,从而提高数据传输效率.因为好的数据结构是实现基于GPU的重构算法的关键,所以文中提出适合使用矩形纹理表示的数据结构--Nested Tileboard;然后给出基于该数据结构在GPU上实现多分辨率重构的方法,使用Nested Tileboard保存中间数据及重构结果;还提出了基于Nested Tileboard的多分辨率体绘制方法,直接对重构数据进行体绘制,从而实现数据重构和体绘制的无缝连接.     

概率引导的随机采样一致性算法

为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率.     

三角网格的能量优化参数化方法

三角网格参数化是纹理映射、曲面拟合与曲面重构、网格编辑等工作的基础和环节,参数化变形的大小是衡量参数化好坏的标准.为此提出一种基于变形能量优化的三角网格参数化方法.采用区域增长算法逐层展平空间三角网格,得到空间三角网格曲面的自由边界的参数化结果,并利用保形变换将自由边界的参数化结果变换为规则边界的参数化结果;同时兼顾了参数化的角度变形和面积变形,使得参数化结果具有整体变形较小的特点,并能够避免三角形折叠的现象.将该方法应用于纹理映射中的数值实验表明,其比常见的几种参数化方法具有更好的纹理映射效果.     

光学透射头盔显示器标定综述

光学透射头盔显示器(OSTHMD)标定是增强现实技术研究中一个具有挑战性的关键技术问题.文中详细阐述了OSTHMD的标定技术,包括标定要求、标定计算模型、标定方法、标定评估、发展趋势和应用前景等,重点介绍了比较实用的基于单点主动对准法和基于图像的标定方法.     

苯并呋喃类组胺H_3受体拮抗剂的构效关系研究

绢胺H3受体在体内参与调节很多神经递质的释放.人们预期,H3受体拮抗剂将临床应用于老年性痴呆症、抑郁症、精神分裂症等中枢性疾病.本文使用三维定量构效关系研究方法,包括比较分子场分析法(CoMFA)和比较分子相似性指数分析法(CoMSIA),研究芳基苯并呋喃类H3受体拮抗剂的分子结构与生物活性之间的定量关系.本文使用CoMSIA法所获建三维定量构效关系模型,其交叉验证系数q2为0.646,非交叉验证相关系数R2为0.920,表明模型预测能力较好,同时使用"留八法"证实模型的稳定和可靠.模型中各分子场的贡献为:立体场10.4%、静电场56.9%和疏水场32.7%.三维系数等势图和静电势图显示:母核3'和4'位上的取代基对活性影响较大,估计它们是配体与受体作用的位点.本研究结果可为设计和开发活性更高的该类拮抗剂提供理论参考.     

正交设计与回归分析对HDPE/LDHs制备参数的优化

利用正交设计和逐步2次回归分析的方法,研究了水滑石(LDHs)含量、螺杆转速和挤出次数对高密度聚乙烯(HDPE)/LDHs复合材料力学性能的影响。并用MATLAB对回归方程进行最优化处理,预测了复合材料在弯曲强度不低于25 MPa,缺口冲击强度不低于40 kJ/m~2条件下所得到的拉伸强度为29.558 3 MPa,并确定了此条件下的优化结果,即:LDHs含量为9.8%,螺杆转速为300 r/min,挤出次数为2次。此优化方案要好于常用的直观分析/方差分析的结果,更准确的反映实际情况,可更广泛的应用于优选试验中。     

齿轮系统噪声预估及声诊断方法研究

通过对正常齿轮系统和故障齿轮系统振动信号的试验测试,提取了正常与故障齿轮的信号特征,以声学理论为基础,在系统运转的情况下分别在时域和频域对系统振动所产生的声压进行了模拟计算,并对正常情况、齿根裂纹故障情况(深度为3mm和5mm)、分度圆裂纹故障(深度为2mm和4mm)及齿面磨损情况下齿轮系统的辐射声压进行了比较分析,并与试验结果进行了对比验证。结果表明,利用声诊断方法不仅可以较好地对几种典型故障(类型,大小)进行初步定征和识别,在故障诊断领域有良好的应用前景,而且可以降低声压级测量的成本,有效避免环境噪声的影响。