时域自适应算法求解移动荷载下梁的多宗量反问题

通过一种时域自适应算法,建立了求解变速移动荷载下梁的多宗量反问题的数值模型,可同时识别移动荷载和梁的物性参数.正问题采用时域自适应算法和FEM建模,并可由此方便地推导敏度公式;在反问题求解中采用Levenberg-Marquardt法,计算表明该方法具有较好的抗不适定性.通过两个算例,对所提算法进行了数值验证,并探讨了噪声和测点的变化对反演结果的影响,结果令人满意.     

基于遗传进化的混凝土湿度场差分反演算法

建立混凝土湿度场差分反演模型,并用遗传算法对其进行了优化求解。根据混凝土湿度扩散方程,确定其内部与边界的差分格式,并对具体实例进行了求解;针对经验参数计算结果与实测结果吻合较差的问题,提出了基于实测数据的差分反演模型,利用遗传算法对模型进行优化求解,所得结果与实测数据误差较小。该算法根据实测结果,可获得湿度场的实际分布情况,对类似问题有一定的参考作用。     

二阶非定常热传导反问题的多宗量辨识

引入Bregman距离构造同伦函数,建立了二阶非定常多宗量热传导反问题的一种求解模式,可对导热系数和边界条件等宗量进行识别。时域上采用精细算法,建立了便于敏度分析的有限元正/反演模型,对各宗量进行有效的组合识别。对信息测量误差和初值选取作了初步探讨,数值验证取得了满意的结果。     

基于PSO-BP模型的加筋双模量矩形薄板弹性模量反演

为了利用少量观测点高效反演材料的弹性模量，本文利用基于粒子群算法优化PSO(Particle Swarm optimization)的误差逆向传播网络BP(back propagation)建立反演模型，利用粒子群算法对误差逆向传播网络的参数进行寻优。以解析法求解双模量矩形薄板在不同弹性模量时的挠度作为训练样本，输入四个观测点的挠度值，利用PSO-BP模型对板的弹性模量进行反演。结果表明，PSO-BP模型可以建立挠度与弹性模量的联系，PSO算法可以提高BP模型的精度，加筋双模量矩形薄板的三个弹性模量的最大残差分别为39.052 kPa, 73.513 kPa和64.207 kPa,最大相对误差分别为1.722%,3.681%和3.637%。本模型可为工程实践提供参考和指导。     

二阶非定常多宗量热传导反问题的正则解

引入Bregman距离函数及其加权函数作为正则项，应用Tikhonov正则 化方法，对二阶非定常多宗量热传导反问题进行求解. 利用测量信息和计算信息构造最小二 乘函数，将多宗量反演识别问题转化为一个优化问题. 空间上采用8节点等参元进行离散， 时域上采用时域精细算法进行离散，建立了二阶非定常多宗量热传导问题的有限元正/反演数 值模型. 该模型不仅考虑了非均质和参数分布的影响，而且也便于正反演问题的敏度分析， 可对导热系数和边界条件等宗量进行有效的单一和组合识别. 给出了相关的数值验证，对信 息测量误差以及不同正则项的计算效率作了探讨. 数值结果表明，该方法能够对二阶非定常 多宗量热传导反问题进行有效的求解，并具有较高的计算精度.     

松散堆积体工程边坡变形机理分析及支护对策研究

利用表面温度测量来反演热传导方程中的热源项是一类典型的热传导逆问题,在采用有 限体积法对三维非稳态热传导问题进行数值求解的基础上,将该热传导逆问题转化为优化问 题,建立了伴随方程法和共轭梯度法这两类反演算法. 采用这两类算法对一个典型算例的计 算结果表明：建立的两类反演算法是有效的,具有较好的抗噪性能. 此外,对反演算法 中计算收敛准则的选取进行了较深入的分析,结果表明,由于热传导逆问题的不适定性,优 化过程中目标函数值越小并不意味着反演结果与真值更为接近,可以通过设定合适的收敛准 则来模拟正则化项的作用,克服不适定性的影响.     

多体系统动力学子系统求解算法

为了降低系统求解规模,提高复杂多体系统动力学求解效率,研究了多体动力学子系统求解算法.通过分析系统拓扑构型,基于雅克比矩阵分块特性,提出子系统综合算法.算法采用半递归法建立含开环、闭环的子系统运动方程,将子系统质量和外力等效作用在内接基体上,解耦系统运动方程组装和加速度求解.此外,针对松散耦合子系统,提出了予系统分治算法.算法针对子系统间的耦合特点,分解复杂多体系统模型,实现子系统的独立求解.最后以机构动力学数值求解实例,验证上述算法的正确性和求解效率.     

变几何域传热的表面热流反演方法

变几何域的表面热流反演是一类特殊的热传导逆问题,在再入飞行器烧蚀型防热材料的表面热流反演中具有工程实用价值.本文首先对变几何域传热的正问题计算方法进行了校核验证,然后建立了求解变几何域表面热流反演问题的顺序函数法和共轭梯度法;给出了这两种反演方法的基本思想和算法推导,并针对典型算例进行了仿真.结果表明:两种反演方法都能计算出较好的反演结果,并且算法受测量噪声的影响较小,具有较好的鲁棒性;反演算法能适应不同的几何域变化函数,但几何域变化量的测量误差在表面热流的反演结果中会有较为直接的反映.     

三维非稳态热传导逆问题反演算法研究

利用表面温度测量来反演热传导方程中的热源项是一类典型的热传导逆问题,在采用有限体积法对三维非稳态热传导问题进行数值求解的基础上,将该热传导逆问题转化为优化问题,建立了伴随方程法和共轭梯度法这两类反演算法. 采用这两类算法对一个典型算例的计算结果表明:建立的两类反演算法是有效的,具有较好的抗噪性能. 此外,对反演算法中计算收敛准则的选取进行了较深入的分析,结果表明,由于热传导逆问题的不适定性,优化过程中目标函数值越小并不意味着反演结果与真值更为接近,可以通过设定合适的收敛准则来模拟正则化项的作用,克服不适定性的影响.      

基于敏度分析的拉压不同模量桁架问题的数值分析

利用光滑函数技术,提出光滑化的拉压不同弹性模量问题的应力应变关系,与有限元方法相结合,建立了拉压不同模量一维连续体与桁架结构的数值求解模型,推导了敏度计算公式,采用Newton-Raphson算法进行求解.数值结果表明,本文算法具有较高的计算精度和收敛速度.     

基于同伦技术的偶应力反问题求解

引入Bregman距离构造同伦函数,建立偶应力反问题的一种求解模式,可以对偶应力理论相关参数进行识别.利用有限元技术,建立了偶应力正/反问题数值求解模型,该模型不仅考虑了非均质的影响,而且也便于反问题的敏度分析.文中给出了相关的数值算例,并对信息误差和不同的函数形式计算结果做了初步探讨,得到满意的结果.数值算例表明该模...     

PRECISE INTEGRAL ALGORITHM BASED SOLUTION FOR TRANSIENT INVERSE HEAT CONDUCTION PROBLEMS WITH MULTI-VARIABLES

IntroductionIHCPs (InverseHeatConductionProblems)arecloselyassociatedwithmanyengineeringaspects,andwelldocumentedintheliteratures,coveringtheidentificationsofthermalparameters[1,2 ],boundaryshapes[3],boundaryconditions[4 ]andsource_relatedterms[5 ,6 ]etc .Howeveritseemsthatonlylittleworkisdirectlyconcernedwithmulti_variablesidentificationsbyauthors’knowledge.Tsengetal.presentedanapproachtodeterminingtwokindsofvariables[7],butonlygavefewnumericalexamplestodeterminethemsimultaneously .Thesol…     

共轭梯度法求解非线性多宗量稳态传热反问题

应用共轭梯度法求解非线性多宗量稳态热传导反问题。采用八节点的等参单元在空间上进行离散,建立了便于敏度分析的非线性正演和反演的有限元模型,可直接求导进行敏度分析。给出了相关的数值验证,对测量误差及测点数目的影响作了初步探讨,结果表明,采用的算法能够对非线性稳态热传导中导热系数和边界条件联合反问题进行有效的求解,并具有较高精度。     

相变传热问题的灵敏度分析与优化设计方法

研究了相变传热问题的优化设计及其灵敏度分析方法. 在有限元-时间差分和等效热容 法求解相变温度场的基础上，提出了相变温度场对设计变量一阶灵敏度的计算方法，给出直 接法和伴随法两种计算格式并分析了它们的特点，建立了相变温度场优化的模型和算法，在有限元分析与优化设计软件JIFEX中实现了该方法. 数值算例表明了灵敏度计算的精度和优 化方法的有效性.     

An adaptive algorithm of precise integration for transient analysis

This paper presents an improved precise integration algorithm for transient analysis of heat transfer and some other problems. The original precise integration method is improved by means of the inverse accuracy analysis so that the parameterN, which has been taken as a constant and an independent parameter without consideration of the problems in the original method, can be generated automatically by the algorithm itself. Thus, the improved algorithm is adaptive and the accuracy of the algorithm is not dependent on the length of the time step in the integration process. It is shown that the numerical results obtained by the method proposed are more accurate than those obtained by the conventional time integration methods such as the difference method and others. Four examples are given to demonstrate the validity, accuracy and efficiency of the new method. Project supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 19872016, 19872017), the National Key Basic Research Special Foundation (G1999032805) and the Foundation for University Key Teachers by the Ministry of Education of China.     

Cavity detection in a heat conductor using linear sampling method

In this paper, solution of inverse problems in heat conduction transient fields is investigated. For this purpose, a new time-domain version of linear sampling method (TDLSM) is developed for cavity detection in a heat conductor. The linear sampling method (LSM) is an effective approach to image the geometrical features of unknown targets. Although this method has been used in the context of inverse scattering problems such as solid, acoustics, and electromagnetism, there is no specific attempt to apply this method to identification of cavities in heat conductors. This study emphasizes the implementation of the LSM in the time-domain fields using finite element method. A set of numerical simulations on two-dimensional transient heat conduction problems is presented to highlight many effective features of the proposed TDLSM fast qualitative identification method.     

A Novel Method for Uncertainty Inverse Problems and Application to Material Characterization of Composites

A novel method is suggested to deal with so-called uncertainty inverse problems (UIPs) which are a class of inverse problems with uncertainty in the system parameters of the forward model. Interval which represents a closed bounded set of real numbers is used to model and characterize the uncertainty in our formulation, and hence only the bounds of the uncertainty of the system parameters are needed. For a specific input vector, the possible values of the outputs form an interval vector because of the uncertainty. An error function is defined using the measured interval vector of the outputs and those computed using a forward model. The UIP is then formulated as an optimization problem which minimizes the error function. To improve the optimization efficiency, an interval forward model is constructed based on the interval analysis method which can calculate very efficiently the bounds of the outputs caused by the uncertainty of the system parameters. The present method is applied to a complex inverse problem, namely material characterization of composite laminates using elastic waves. Uncertainty of load is considered, and the hybrid numerical method (HNM) is used to compute the transient displacement responses. The engineering constants of two kinds of laminates are successfully identified using the simulated measurements of the outputs.     

基于变形场测量数据主元压缩的模型参量反求方法

利用主元分析法对数字图像相关技术所测结构变形信息进行数据压缩,并进一步用于力学模型未知参量的反求计算。首先,为降低数字图像相关技术所测庞大数据的应用成本,提出利用主元分析法对结构表面变形场数据进行压缩,实现在保留结构表面变形信息主要特征的前提下显著降低数据量的目的;其次,针对压缩后的数据建立了基于最小二乘法的力学模型参量反求模型,并利用高斯牛顿法进行求解;最后,以具体算例从计算精度、收敛速度和抗噪性等方面验证了数据压缩对模型参量反求的效果。研究结果表明,所提方法在显著降低使用数据量的前提下,能够有效提高力学模型参量反求计算的收敛速度,特别是对于包含多个模型参数的反求问题,具有较高的精度和较好的稳定性。