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自适应一致性高阶无单元伽辽金法 总被引:5,自引:4,他引:1
近来提出的一致性高阶无单元伽辽金法通过导数修正技术大幅度减少了所需积分点数目,并能够精确地通过线性和二次分片试验,显著改善标准无单元伽辽金法的计算效率、精度和收敛性.本文在此基础之上,充分利用无单元法易于在局部区域添加节点的优势,发展了一致性高阶无单元伽辽金法的h型自适应分析方法.根据应变能密度梯度该方法自适应地确定需节点加密的区域,基于背景积分网格的局部多层细化要求生成新的计算节点,同时考虑了节点分布由密到疏渐进过渡的情形.采用相邻两次计算的应变能的相对误差作为自适应过程的停止准则,将所发展自适应无网格法应用于由几何外形、边界外载和体力等因素造成的应力集中问题的计算分析.数值结果表明,所发展方法能够自适应地对高应力梯度区域进行节点加密,自动给出合理的计算节点分布.与已有的标准无网格法的自适应分析相比,所发展方法在计算效率、精度和应力场光滑性等方面均展现出显著优势.与采用节点均匀分布的一致性高阶无单元伽辽金法相比,它大幅度地减少了计算节点数目,有效提高了一致性高阶无单元伽辽金法在分析应力集中等存在局部高梯度问题时的计算效率和求解精度. 相似文献
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本文在图像分割的TSMAP(trainable sequential maximum a posterior)方法基础上,提出基于多尺度Markov模型的可适应ATSMAP(adaptive TSMAP)图像分割方法.在给定训练图像及其基本真实分割(ground truth segmentation,GTS)的基础上,通过直接对原始图像的GTS进行小波变换产生粗尺度上的GTS,进而估计出图像数据的分布参数和Markov四叉树模型参数;上下文模型参数根据上下文的低维特征(类别数量特征)而非上下文本身来估计.该方法具有上下文模型参数估计计算量小,Markov四叉树模型参数可针对特定的待分割图像重新优化等优点(模型适应过程),解决了TSMAP方法易导致过学习的问题,在待分割图像与训练图像的统计特性不匹配的情况下,仍能给出较好的分割结果.对合成图像与SAR图像的实验结果表明,这种方法的分割精度高于TSMAP和其它几种基于多尺度Markov模型的图像分割方法. 相似文献
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依据相空间邻近轨道演化相似性特点建立训练模式,提出了基于自适应高阶非线性Volterra滤波器(HONFIR)的混沌时间序列多步预测模型(MSP-HONFIR);通过定义距离相似度、趋势相似度来衡量轨道演化相似度,提出了混沌吸引子邻近轨道判别的新方法;从模型训练充分性角度出发探讨了MSP-HONFIR滤波器模型训练集规模控制的依据.数值研究表明MSP-HONFIR滤波器模型的多步预测性能优于原有HONFIR滤波器模型.
关键词:
混沌
非线性自适应预测
Volterra滤波器模型
训练模式 相似文献
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曲率波前传感器已被用于天文自适应光学和光学度量等领域。在这些领域使用时都假设入射波前光强均匀,但这种假设与曲率传感技术的基本原理不一致。利用傅里叶光学理论,给出了光强不均匀情况下曲率波前传感器的曲率信号解析式,并利用光强均匀和不均匀情况下的信号表达式对探测高斯光束时的信号误差进行了数值分析。结果表明:曲率波前传感器探测高斯光束时存在一定误差,相位分布为4阶Zernike多项式时,误差最大,且阶数越高,误差越小;分区平均曲率信号误差较小,一般在10%以下。 相似文献