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1.
由于单元应力属于局部性能约束, 导致相应的结构拓扑优化存在难以承受的大量约束条件; 尽管化整方法极大地减少了约束数量, 但是优化结果中有少数应力超限现象. 为此, 本文在应力约束的结构拓扑优化中, 瞄准克服应力超限和提高求解效率两个目标, 进行了探索. 提出了乘子法及序列二次规划(SQP)法两种解法, 首先在化整交融(即化整-集成)解法中的m方集成模型应用, 与一阶近似的移动渐近线(MMA)解法进行了求解效率对比. 然后, 在此基础上采用了效果最好的m方集成模型的SQP解法, 建立了求解应力约束下结构体积极小化模型(即s方模型), 将化整交融解法与以往单独的化整解法进行了对比. 结果表明: (1) m方集成模型的3种解法中, 乘子法及SQP法的求解效率远高于MMA法, SQP法的求解效率略高于乘子法; (2) 化整交融解法与化整解法相比, 虽然求解效率相当, 但化整交融解法完全避免了个别约束超限的现象, 在满足应力约束条件下, 得到的最优拓扑结构体积更小, 表现出更强的寻优能力. 相似文献
2.
研究了具有死区输入的预设约束未知高阶严格反馈非线性系统的控制问题,提出了一种基于免疫函数的自抗扰预设漏斗约束自适应控制策略。首先,针对系统内部的未知问题,采用免疫函数与扩张状态观测器结合对系统内部未知项进行观测;其次,通过Lyapunov方法与漏斗控制相结合设计控制器,使得跟踪误差能够维持在预先设定的漏斗约束范围内;同时,利用双曲正切函数速率变化快这一特性设计自适应控制律,引入指令滤波器避免反步法中重复求导问题,分析证明了闭环系统所有信号的有界性。仿真实例表明了控制方法的有效性。 相似文献
3.
大数据背景下挖掘大规模高维数据所隐藏的信息备受关注.本文主要目的是采用分布式优化方法解决加SCAD和Adaptive LASSO惩罚的高维线性回归中的参数估计和变量选择问题.主要方法是通过构造全局损失函数的一个交互有效的正则化替代损失函数,把基于全局损失函数的优化问题转化为基于替代损失函数的优化问题.本文设计的修正的ADMM算法,在计算上,只需要子机器基于局部数据计算梯度,而主机器进行参数估计和变量选择.在主从机器交互复杂度上,基于替代损失函数所得的估计误差收敛于基于全局损失函数所得的估计误差.通过模拟和实证研究进一步验证本文提出的分布式计算方法在实际生活中的可行性和实用性. 相似文献
4.
法拉第磁旋转光谱(Faraday rotation spectroscopy, FRS)技术因其高灵敏度,零背景噪声,以及能有效避免抗磁性物质干扰的特性广泛应用于各类顺磁性痕量气体的探测.目前大部分FRS技术采用线圈构造电磁场,存在能耗高、发热多等问题.为此,开展了基于组合环形永磁体的空间磁场分布建模仿真研究,意在建立轴向分布的磁场,为测量FRS提供基于永磁体的沿光轴方向的匀强磁场.仿真采用有限元网格剖分的方法,基于麦克斯韦方程组,开展组合磁环的磁场分布仿真研究,并通过实验测量实际钕铁硼永磁体磁环阵列的磁场分布,证明了建立物理模型的可靠性.在此基础上提出了对永磁体磁环阵列的3种优化方案—单理想值优化、多段式单理想值优化和梯度优化方案,来构造中心轴线磁感应强度分布均匀的匀强磁场.最后通过引入磁场均匀度,计算评估并分析比较了不同优化方案的优化效果,为研发基于永磁体的FRS光谱设备提供参考. 相似文献
5.
公交车是为市民出行提供服务的“准公共”产品,它反映了一个城市的管理水平。研究如何合理规划公交车的调度是一个至关重要的问题。针对由于公交客流量易受天气影响、不同时间段客流量及其变化程度相差较大等问题,本文提出了基于“平高峰”因素的多目标遗传算法对城市公交调度进行优化。模型由三个阶段构成,首先本文根据客流数据对公交的“平高峰”阶段进行定义,并验证其合理性;然后利用乘客在站等待时间与公交的各方面成本建立以乘客出行成本和公共交通的运行成本最小的公交调度优化模型。最后将“平高峰”融入至染色体基因序列中,利用多目标遗传算法不断迭代计算出最优公交调度方案。对比结果表明,基于“平高峰”优化后的模型较于传统算法的乘客出行成本降低了13.75%且公共交通的运行成本减少1.7%,均优于传统算法。证明该方法对优化公交调度的有效性。 相似文献
6.
新一轮课改掀起了学生核心素养培养的浪潮,涌现了较多的课例来展示对学生核心素养的培养,其中探究教学在初中物理教学中被广为推崇.教师在处理探究教学时,存在“一刀切”的现象,如不注重创设情境,物理问题缺乏梯度,探究内容单一,忽视思维方法的建立.主流的教学能较好地得出结论、规律,但无法更全面地提升学生的素养.因学生的原认知水平、思维能力、操作能力、表达能力等多方面均存在一定的差异,教学内容、教学方式有待于优化.研究从情境创设、梯度问题、探究内容、过程方法以课堂实例分析教学方式的优化,提供教学参考. 相似文献
7.
贮存时间是影响生菜品质的一项重要因素,传统的贮存时间鉴别方法主要依靠人工经验,但是这种方法的准确率和可信度并不高。研究的目标是建立一种基于模糊识别的模型进行生菜光谱分析以实现生菜贮存时间的鉴别,并与其他鉴别方法作比较。为此,在当地超市购买60份新鲜生菜样品,存放于冰箱中待用。首先,通过Antaris Ⅱ近红外光谱检测仪采集生菜样品的近红外光谱数据,每隔12小时检测一次,每个样本检测重复三次,并取三次平均值作为实验数据。其次,利用多元散射校正(MSC)减少近红外光谱中的冗余信息。为了进一步去除近红外光谱中的无用信息以及简化随后的数据分类过程,分别运用主成分分析(PCA)和排序主成分分析 (PCA Sort)。其中,PCA Sort通过改进对主成分的排序方法能提高分类准确率,同时便于模糊线性鉴别分析(FLDA)进一步提取特征。PCA和PCA Sort的计算仅运用了前15个主成分(能充分反映光谱的主要信息)。最后,利用模糊线性鉴别分析算法(FLDA)和K近邻算法(KNN)进一步分类所得的低维数据。基于PCA和KNN算法的模型鉴别准确率达到43%,而基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率可达83%。上述结果说明基于PCA,FLDA和KNN算法的模型鉴别准确率已经得到较大程度提高。当用PCA Sort替代了模型中的PCA算法后,结合FLDA和KNN算法则鉴别准确率达到98.33%。实验结果表明PCA Sort结合FLDA和KNN所建立的模型是有效的生菜贮存时间鉴别模型。 相似文献
8.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。 相似文献
9.
10.
针对灰狼优化(GWO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、求解精度不高等问题,提出一种融合鲸鱼算法的混合灰狼优化(HWGWO)算法.首先在鲸鱼算法的螺旋泡网狩猎行为中融入Levy飞行并将其整体引入灰狼优化算法;然后将动态权重和差分进化思想引入灰狼优化算法;最后利用贪婪选择策略来保留较好的灰狼位置.选取23个测试函数进行数值试验,结果表明,HWGWO算法在收敛速度和求解精度上都有所提升.此外,利用HWGWO算法求解拉伸/压缩弹簧设计问题得到的设计方案更有效. 相似文献