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81.
本文借助李对称分析研究了一类自伴随的Lubrication方程,此类方程可用来描述液体薄膜动力学行为.基于非奇异的局域守恒律乘子和李对称方法,我们系统地推导出了此类方程的局域守恒律,非局域相关系统,李对称和一些有趣的精确解.此模型的非局域相关系统在本文中被首次研究,可用于寻找原方程更丰富的解空间.此外,基于局域守恒律和变分原则,我们推导出原方程的四类拉格朗日函数. 相似文献
82.
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
83.
84.
核电结构土-结相互作用分析分区混合计算方法 总被引:3,自引:2,他引:1
土-结构相互作用分析是核电结构进行抗震设计和安全评估的重要环节.在核电结构的土-结相互作用分析中,阻尼和非线性是影响结构反应的重要因素.若采用频域分析,可以方便考虑阻尼,但需通过等效线性化来考虑非线性,不适合于强震作用下的土体非线性.若采用时域分析的逐步积分方法,适合于考虑非线性,但材料阻尼一般采用瑞利阻尼模型,除了紧靠指定阻尼比的少数几个振型外,其他振型的反应将受到瑞利阻尼模型所确定的大阻尼所抑制,造成地震反应与真实情形有较大差异.若采用时域分析的模态叠加法,可合理计入阻尼效应,但模态叠加法不能考虑非线性.因此,如何合理考虑阻尼和非线性是核电结构土-结相互作用分析需要关注的问题.基于此,本文提出一种模态叠加和时步积分结合的土-结相互作用分区算法.其中,出于安全性考虑,地震作用下核电主体结构一般不允许进入非线性,因此结构可采用模态叠加方法,以便合理考虑结构阻尼;土体和基础采用显式时步积分法,可考虑土体非线性;通过人工边界条件考虑无限域的影响(辐射阻尼).通过简单算例对该方法进行了验证,并用于CAP1400核电结构的土-结相互作用分析中,对比分析了采用模态阻尼和瑞利阻尼时核电结构和场地反... 相似文献
85.
86.
针对有界背包问题,本文提出一种结合核算法的改进萤火虫算法.首先采用核算法对问题规模进行缩减,为了使算法更适于不同规模的有界背包问题,根据规模对核半径进行自适应控制,对缩减后的剩余物品利用基于Levy飞行的萤火虫算法进行位置更新,并对更新后的最优个体进行变异操作以此增加种群多样性.通过仿真实验表明新改进算法能有效求解有界背包问题. 相似文献
87.
针对Hoek-Brown(H-B)准则在数值计算中的奇异点问题,论述了主应力空间中H-B屈服准则的应力回映算法,给出了应力回映区域的判定方法、应力更新方程式和一致切线模量的表达式。采用C++语言编制了节理围岩弹塑性有限元求解程序,通过与FLAC软件计算结果的对比,得出计算位移最大误差为5.36%,验证了所编程序的正确性。针对岩石材料力学参数难以确定的问题,引入差异进化算法,自主开发了DE-FEM位移反分析程序,并将其应用于吉林省高丽沟隧道洞口段工程。结果表明,通过反演所得位移最大误差为8.96%,反演程序具有较高的精确性和实用性,该方法能够为类似工程的安全设计提供参考和帮助。 相似文献
88.
基于光谱曲线形态的高光谱影像检索方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着传感器技术、数据通讯技术的飞速发展,利用各种机载和星载传感器,己经获取到各种不同的海量遥感影像数据。巨大的数据量带来了数据存储和管理的问题,如何实现从海量影像数据中检索出我们所需要的信息显得十分迫切。影像检索最早由Chang于1980年提出,是对传统信息检索的扩展。针对海量遥感影像高效检索的需求和高光谱遥感影像波段数目多的特点,分析了影像检索中的影像距离函数和相似性度量问题,基于经典的曲线简化Douglas-Peucke算法(简称DP算法)提取光谱曲线的形态特征,利用“提取特征”的思想,提出了基于DP算法的光谱曲线和影像检索(简称DPSR)方法,将光谱形态特征应用于影像检索当中。DPSR利用光谱曲线上的特征点,减小了计算量,实现了有效地匹配和检索,适合高光谱遥感影像的光谱检索。文章选择了OMISI高光谱数据的四种易混分地类进行了相似性度量的对比实验。通过与常规的分析方法光谱角匹配(SAM)、光谱信息散度(SID)的对比可以看到,DPSR在较少计算量的情况下能保持较高的计算精度,提供了一种新的影像光谱高效检索方法。此外,文章还提出了尚待进一步研究的问题。 相似文献
89.
90.
为提高PM2.5浓度的预测精度,以南昌市2019年的空气质量数据和气象数据为原始样本数据,通过相关性分析确定输入PM2.5浓度预测模型的特征值,同时在自适应遗传算法(AGA)的基础上融合模拟退火算法(SA),用于优化极限学习机(ELM)的网络参数,有效避免在优化过程中参数陷入局部极值,最终建立一种基于SA-AGA-ELM的PM2.5浓度预测模型.实验结果表明,ELM模型预测PM2.5浓度的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、决定系数(R2)分别为13.644、263.935、.879,而SA-AGA-ELM模型预测结果的MAE、MSE、R2分别为3.966、28.630、.952.因此,SA-AGA-ELM模型的拟合效果更好,能够更为准确的预测PM2.5浓度的变化情况. 相似文献