相变温控导热增强的多孔金属梯度优化设计

高孔隙率金属多孔材料比表面积大、导热性能好且掺混能力强,是理想的相变换热导热增强体材料。增材制造能够精准制备几何高度复杂的微结构,为多孔金属任意梯度设计提供可能。为实现更高的相变换热性能,建立了多孔金属相变温控导热增强的梯度优化设计模型。该优化模型以孔隙率分布为设计变量,以多孔金属用量为约束,以关键位置的温度最低为设计目标,基于考虑相变过程的多孔介质两方程模型为分析方法,通过遗传算法对优化模型进行求解。通过与实验结果的对比,验证了分析方法的有效性。两个具体算例证实了梯度设计能够大幅度提高多孔金属介质导热增强的相变温控性能。     

非线性函数的混沌优化方法比较研究

已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器，而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布，不利于搜索的效率和能力。为此，首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点，建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后，考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布，建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法，基于Kent映射的混沌-BFGS法，Monte Carlo试验-BFGS法，网格-BFGS法进行了研究，分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算，对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较，并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明，混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且，这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关：混沌／随机序列的统计性质，优化问题全局最优点位置。     

单晶有限变形的热力耦合计算模型

以弹性变形梯度作为基本变量,结合热力学理论构造了单晶有限变形的热、力耦合计算模型。该模型考虑了温度、变温速率以及塑性耗散等条件对单晶有限变形的影响,相对于传统的以弹性变形梯度为基本变量的晶体塑性模型,算法能够体现温度效应的影响。采用隐式的积分方法对建立的控制方程进行计算以保证求解过程的稳定。以1100Al单晶为例计算了不同升温、降温速率,以及不同应变率影响下的材料应力-应变的响应。结果表明,模型能较好地反映变温过程中,单晶各向异性性质的演化以及应力、应变之间关系的变化。     

基于数据驱动模型求解热传导反问题

热传导反问题求解在工程领域具有重要的应用价值.本文发展数据驱动模型识别了管道内壁几何形状和皮肤肿瘤生长参数等热传导反问题.在管道内壁几何形状识别问题中,首先采用随机生成模型结合有限元法求解热传导正问题,并采用有效导热系数转化的思想,建立机器学习模型,求解了测点温度与有效导热系数之间的抽象映射关系,进而实现管道内壁几何形...     

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…     

Numerical method for the shape reconstruction of a hard target

IntroductionAninverseproblemofconsiderableimportanceinvariousfieldsofengineeringtechnology ,suchasnondestructivetesting ,medicalimaging ,remotesensingandseismicimaging ,istodeterminetheshapeofascatteringobjectfromitsfar_fieldeffectsontheacousticscatteringwaves.However,thiskindofproblemisparticularlydifficulttosolvesinceitisbothnonlinearandill_posed[1].Fortunately ,therehavebeenseveralmethodsdevelopedforsolvingnumericallytheinverseproblemduringthelastdecade .Ofparticularimportancearenonlinearop…     

Model-free chaos control based on AHGSA for a vibro-impact system

For a vibro-impact system with clearance, the model-free chaos control method based on adaptive hybrid gravitational search algorithm (or AHGSA algorithm for short) is proposed. Nonparametric time-varying dynamic linear model based on pseudo-partial-derivative is established using input/output data of the controlled system, and on this basis, the optimal controller is designed according to the quadratic performance index, and the controller parameters is optimized using AHGSA algorithm. By combining the artificial bee colony search operator and chaos optimization strategy, gravitational search algorithm (or GSA algorithm for short) is improved from three aspects (i.e., population initialization, velocity and position update, gravity coefficient adjustment) to achieve a balance between the global detection ability and the local development ability. AHGSA algorithm has good optimization accuracy and efficiency: The arbitrariness is avoided in controller parameters selection, and the quality of the chaos control is ensured as well. In simulation experiment, the model-free controller optimized is used to control the chaotic motion of a single-degree-of-freedom vibro-impact system with clearance to verify the validity and feasibility of the proposed chaos control method. The simulation results show that the control effect is good, and the proposed chaos control method has the following advantages: the proposed chaos control method does not depend on the precise model of the controlled system, and the controller is easy to be designed and implemented.     

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.     

基于多轮升维策略与改进量子行为粒子群优化算法的热导率函数估计方法

将改进的量子行为粒子群优化算法应用于材料热导率函数估计问题中,并提出了一种多轮升维策略对算法的搜索过程进行优化,形成了一种鲁棒性强且高效的反演方法。通过数值实验测试了该方法在测量误差以及系统误差下的表现,并对不同粒子群优化算法的性能进行了比较研究。结果表明,采用的反演方法能够在较大的搜索范围与反演维度下稳定收敛,对测量误差的敏感度较低;提出的多轮升维策略能够使各类粒子群优化算法在热导率函数估计问题中的搜索效率得到提升。     

面载荷识别的TSVD正则化方法

线性系统的响应可以表示为单位脉冲响应函数与动态载荷的卷积分,经离散后得到载荷识别反问题。引入TSVD正则化方法处理反问题的不适定性,对不同噪声的实测响应进行了面载荷的反演求解,并对识别精度做出了分析。算例表明,TSVD正则化方法对响应误差的适应性强,识别精度高。     

面向工程全局优化的混沌优化算法研究进展Research advances of chaos optimization algorithms for engineering global optimization

近年来,基于混沌的初值敏感性、伪随机性、遍历性以及自相似分形等非线性动力学特性所发展的混沌优化方法,是一种有潜力的工程全局优化新工具,已广泛应用于科学与工程技术的各学科领域。根据混沌优化方法的发展历程,以算法基本思想和工程应用研究状况为重点,评述了混沌神经网络优化方法、第一类混合混沌优化算法（基于混沌搜索）、第二类混合混沌优化算法（混沌序列代替随机序列）以及混沌分形优化四种主要混沌优化算法。混沌映射最早被引入神经网络,发展了混沌神经网络优化方法,可解决复杂的组合优化等全局优化问题。遗传算法及粒子群等启发式随机算法虽具全局搜索能力,但易出现早熟并陷入局部最优。然后,出现了混沌搜索的概念,研究者将其嵌入启发式算法建立了第一类混合混沌优化算法,可有效克服原启发式算法早熟收敛的缺点。随后,利用混沌映射产生的混沌序列代替启发式算法中的随机参数形成了第二类混合混沌优化算法。混合混沌优化算法有益于实现快速全局收敛和提高计算精度。最后,利用混沌分形特性,从分形理论出发提出一类新颖的混沌分形优化算法,可搜索到优化问题的所有全局最优解。此外,对混沌优化算法研究的几个发展方向进行了展望,诸如加强混沌优化算法的参数设计、处理大规模优化、多目标优化问题以及使用代理模型等。     

基于遗传退火算法的鱼雷外形优化设计

将基于实数编码的基本遗传算法与模拟退火算法相结合,建立了数值优化设计中的混合遗传算法。该算法既通过传统遗传算法的“优胜劣汰”操作保留了群体操作中的最优个体,又利用了退火算法的概率突跳性有效避免了问题求解陷入局部最小。本文还把混合遗传算法运用于鱼雷外形优化设计中,优化设计后的鱼雷流体阻力明显减小,压力分布曲线平缓,鱼雷的流体动力性能得到显著改善,表明改进的遗传退火算法运用于鱼雷外形优化设计是很有效的。在优化设计过程中,鱼雷线型由分段解析函数叠加表示,目标函数由二维欧拉方程的流场解提供。     

Influence of Nonlinear Local Properties on Effective Transport

The assumption of constant local coefficients is one of the first restrictions in most of the smoothing theories for transport in porous media. In this paper we present a formal analysis of the effects produced by nonconstant local transport coefficients on the nonlinear behavior of the effective transport properties. In particular, we use the volume averaging method to study heat transport in a two-component system considering the local thermal conductivities as analytical functions of the temperature. Within this approach we obtain a general expression for the effective nonlinear thermal conductivity dependence on the averaged temperature gradient. The important result is that the effective conductivity is obtained by a linearly bounded problem (the closure problem), just as if the conductivities were constants, by replacing the constant conductivities by the actual temperature dependent ones. As an example, we model the porous medium as cylindrical inclusions in a periodic array and solve the closure problem for the case of the one-equation model. We analyze the values of the second derivative of the thermal conductivity with respect to the temperature to establish the range where the nonlinear corrections must be considered to correctly describe the effective transport.     

求解非线性方程组的混沌粒子群算法及应用

针对非线性方程组的求解在工程上具有广泛的实际意义,经典的数值算法如牛顿法存在其收敛性依赖于初值而实际计算中初值难确定的问题,提出以混沌粒子群算法求解非线性方程。它通过将混沌搜索机制有机地引入粒子群算法,使每个粒子从混沌搜索机制与粒子群算法搜索机制中获得适当的搜索方向,以混沌变量的遍历性增强粒子的搜索性能与更全面地应用目标函数的信息,并反映到逐代更新的个体极值和群体极值中,可更有效地调整粒子的移向并最终获得最优解。测试结果表明这一尝试的有效性。最后将所提的方法用于建立复合材料结构的疲劳寿命与应力、温度、湿度的关系模型。     

混沌优化算法在土质边坡稳定性分析中的应用

确定边坡最危险滑动面并计算与之相对应的安全系数是边坡支护的重要任务。本文结合简化Bishop法,用一种新的智能优化算法——混沌优化算法来搜索全局最优解。该方法利用混沌运动本身具有遍历性、随机性、“规律性”等内在特点,能在一定范围内按其自身“规律”不重复地遍历所有状态,易于跳出局部最优解,具有很强的全局搜索能力。通过坡高为12.3m的某电厂三层土质边坡的典型算例分析,并和遗传算法、枚举法计算结果对比可知,计算结果超于一致,其差值接近于0,因此混沌优化算法能在很高精度下搜索到全局最优解,能很好地解决边坡稳定性分析中的优化问题。     

Parameter determination and response analysis of viscoelastic material

The parameter determination of viscoelastic material is a multi-variable, multi-aim nonlinear optimization problem, which made the optimization process very complicated. In this paper a hybrid optimal algorithm was proposed to determine the viscoelastic parameters in the constitutive relation according to the experimentally obtained mechanical properties. This algorithm merges the Broydon–Fletcher–Goldfarb–Shanno search into a genetic algorithm framework as a basic operator in order to enhance the local search capability. The proposed hybrid algorithm not only can reduce the iterative times greatly but can abolish the limitation of initial parameter values. Nonlinear material characteristic curve-fitting was carried out using the proposed algorithm and other existing approaches. And the comparison results show this algorithm is accurate and effective. The numerical simulation and experimental study of viscoelastic cantilever beam also indicates that the finite element formulation and the calculative viscoelastic model parameters are reliable. The proposed optimization method can be extended to further complex parameter estimation researches.     

高导C/C材料在疏导式热防护中的应用探索

针对高超声速飞行器飞行时气动加热严重的问题,为了保证高升阻比外形,提出疏导式热防护结构,建立了一套内置高导C/C材料的疏导式热防护结构原理模型,通过数值模拟和电弧风洞的方法对疏导式热防护结构进行了分析,得到内置高导C/C材料的防热效果．数值模拟结果表明来流马赫数为8时,模型驻点温度下降了500度,柱面最低升高了380度,实现了热流从高温区到低温区的疏导,减弱了端头的热载荷,强化了端头的热防护能力．通过电弧风洞试验可以获得相似的结果,内置普通C/C材料表层抗氧化层出现严重烧蚀,而内置高导C/C材料基本不变,验证了数值模拟方法的准确性以及内置高导C/C材料疏导式热防护结构的有效性．     

New regularization method and iteratively reweighted algorithm for sparse vector recovery

Motivated by the study of regularization for sparse problems,we propose a new regularization method for sparse vector recovery.We derive sufficient conditions on the well-posedness of the new regularization,and design an iterative algorithm,namely the iteratively reweighted algorithm(IR-algorithm),for efficiently computing the sparse solutions to the proposed regularization model.The convergence of the IR-algorithm and the setting of the regularization parameters are analyzed at length.Finally,we present numerical examples to illustrate the features of the new regularization and algorithm.     

基于CA的结构拓扑优化中变量更新规则研究

针对连续体结构拓扑优化中数值不稳定问题,借鉴控制系统中反馈控制和误差放大器的原理,构建了一种无梯度约束的变量更新规则,以结构应变能密度均匀分布为优化目标,建立了基于元胞自动机的拓扑优化模型,进行了二维连续体结构的拓扑优化设计,得到材料在设计域内的最优分布。通过求解三个经典的算例,探讨了不同的误差放大系数对优化结果的影响,试验结果表明,该更新规则能够有效地抑制棋盘格和网格依赖性问题。     

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。