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1.
由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,本文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度。重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时。HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度。这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题。  相似文献   
2.
近年来, 随着深度学习在图像处理、语音识别、自动驾驶、自然语言处理等领域迅速发展, 该技术也被越来越广泛地应用于处理具有复杂非线性、高维度、大数据量等特点的流体力学方向. 传统的方法无法有效地处理这些庞大的数据, 深度学习因其具有强大的函数拟合能力, 可以从大量的数据中挖掘有用的信息. 当前, 流体力学深度学习技术有了初步的一些研究成果, 在流动信息特征提取、多源数据信息融合及流场的智能重构等方面具有重要的工程价值, 其应用潜力逐渐得到证实. 如何利用地面风洞试验、数值模拟及飞行试验获取的数据进行深入挖掘, 快速智能感知及重构流场, 可为主动流动控制提供重要指导. 本文主要从深度学习不同类型的网络结构出发探讨了卷积神经网络在流场重构中的研究进展, 文章首先介绍卷积神经网络的一些基本概念以及基本网络结构, 之后简要介绍流场超分辨率重构网络、端到端的映射网络、长短期记忆网络的基本结构与理论, 并详细归纳出他们的改进形式在流场重构领域的一系列研究进展与成果, 最后对文章做出总结并探讨了流场重构深度学习技术所面临的挑战与展望.   相似文献   
3.
寇思玮  冯西安  毕杨  黄辉 《声学学报》2021,46(4):519-528
针对傅氏空时二维谱估计分辨率低以及声呐空时采样数据样本数不足给角度-多普勒成像带来困难的问题,提出一种水声信号稀疏重构的高分辨角度-多普勒成像方法和抗混响空时滤波器的稀疏重构方法。该方法在声呐阵列单测量向量的极少观测样本条件下,建立阵列信号的空时稀疏表示模型,应用稀疏表示的匹配追踪算法和基追踪算法重构回波与混响的高分辨角度-多普勒像。并根据运动声呐回波与混响的空时分布规律及声呐待检测距离单元位置的先验信息,沿着混响空时分布脊线设计混响稀疏表示的专用空时导向向量字典,通过重构抗混响空时滤波器来抑制角度-多普勒平面的混响干扰。对运动声呐前视和侧视阵列的计算机仿真结果表明,在混响背景中,该方法采用声呐阵列单测量向量重构了低速运动目标多亮点回波的高分辨角度-多普勒像,频率分辨率突破傅里叶分辨率,角度分辨率突破阵列瑞利限,分辨率明显优于傅氏空时谱估计。   相似文献   
4.
低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料,是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一,有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布,纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。  相似文献   
5.
针对传统的荷载识别方法受不适定性问题影响导致识别误差较大,且受传感器数上的限制也无法监测所有结构易损伤位置处振动响应的问题,提出了一种基于增秩Kalman滤波(augmented Kalman filter, AKF)算法的动态荷载识别和结构响应重构方法.基于结构状态空间方程,形成由荷载向量和状态向量组成的增秩状态向量(augmented-rank state vector,ASV),利用Kalman滤波算法获得增秩状态向量的最小方差无偏(minimum variance unbiased, MVU)估计,实现了状态和荷载向量的同时识别.结合最优状态估计和观测矩阵,实现了未布置传感器处的结构动力响应重构.通过三个有限元案例,初步验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,当荷载位置固定或移动时,所提方法均能有效地识别荷载和重构响应,精度较高且对测量噪声不敏感.传感器的种类、数量和布置位置对荷载识别和响应重构精度会有一定影响.  相似文献   
6.
近年来,张量作为矩阵的推广,得到了广泛的研究.在众多张量相关的问题中,张量互补问题(TCP)是许多学者研究的一个重要领域,人们提出了许多解决TCP的方法.本文在强P-张量张量和光滑逼近函数的基础上,提出一种基于基于模的重构的TCP光滑牛顿算法,证明光滑牛顿方法是全局收敛的.数值算例验证了光滑牛顿算法的有效性.  相似文献   
7.
针对工业检测中对表面缺陷的高精度检测和定位需求,提出了一种缺陷特征重建方法。通过在基于双目光栅投影的三维重构系统上附加纹理相机,实现对于重构点云模型的纹理映射,并结合纹理相机图像中提取到的特征区域,完成表面特征的三维重构。针对待测物体需要进行多视角重建的情况,引入精密转台,利用旋转轴标定方法获取不同旋转位置下纹理图像与点云数据的映射关系,并利用基于距离判据的判断方法实现了对遮挡部分点云的剔除。采用四象限临近点搜索和基于距离加权平均的线性插值方法对纹理图像中像素坐标进行三维测量。实验完成了对于图像中标注缺陷轮廓内像素点的重建,实现了对于表面特征的精确尺寸计算和定位,通过对重建的缺陷尺寸和位置进行计算并与影像测量仪测得结果进行对比,可得本文方案对缺陷三维尺寸和位置的测量误差不超过0.2 mm,且能更准确地计算缺陷面积。  相似文献   
8.
河口近海海域的海表温度分布特征对于深入理解海洋热力、动力过程及海气相互作用等自然过程及综合效应具有重要意义。卫星数据重构是精确获取动态大面积海表温度数据的重要手段,采用非线性系统的动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)数据分析方法,利用2003年1月至2016年7月的MODIS\SST数据,经剔除异常数据、填补空白数据后,重构了2016年8月至2019年12月长江口海洋表面温度数据,并评估了重构效果。研究结果表明,在时序数据充足的情况下,DMD算法能很好地解决动态系统的采样问题。DMD结合正交三角(orthogonal right triangular,QR)分解算法能有效重构长江口的海表温度数据,平均均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.007 6。进一步分析发现,无论是DMD算法还是DMD结合QR分解算法,还原结果精度都较高。  相似文献   
9.
计算机辅助设计已广泛应用于结构计算和分析,但如何利用计算机智能生成最佳的新型结构还面临巨大挑战。针对这一问题,提出了一种基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法。该方法首先通过结构拓扑优化分析获得不同参数下的优化结果制作训练集图片,并将训练集标签定义为相应的工况类型,然后应用最小二乘生成对抗网络(LSGAN)深度学习算法进行训练并生成大量的新型结构,最后建立评价指标和评估体系对生成的模型进行评价比较,根据需求选择最佳结构设计方案。结合一个铸钢支座节点底板设计的工程案例,详细阐述了上述方法的应用过程,并借助三维重构技术和增材制造技术实现结构模型的一体化制造。研究结果表明,基于拓扑优化和深度学习的新型结构智能生成方法不仅可以自动生成新的结构,而且可以进一步优化结构的材料用量和力学性能。  相似文献   
10.
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