基于有限元分析的超声弹性成像仿真研究

本文利用有限元法对生物软组织的超声弹性成像进行仿真研究.通过改变组织内部杨氏模量分布及数值大小,仿真计算出各种不同情形时的位移和应变分布,并对仿真结果进行分析.在考虑生物组织粘弹性的基础上,优化了组织模型,仿真更接近真实情况.仿真结果表明,利用微小应变压缩法可以实现对离体组织的弹性分布成像,考虑粘弹性的仿真结果显示组织内部的应力、应变及位移变化均为时间的函数.     

基于学习与竞争的改进PSO算法研究

针对普通PSO算法收敛速率慢,难以收敛到全局最优解的问题,提出了一种基于学习与竞争的改进PSO算法.该算法通过将种群内部学习和竞争的思想与PSO算法相结合,让种群中个体通过竞争和学习策略来替代原有的PSO算法迭代公式.该方法在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,能够克服基本PSO算法的不足.最后基于动态系统的稳定性分析理论,给出了该PSO算法收敛性的证明.在7种不同的测试函数上对改进后的算法进行了实验测试.实验结果表明该改进算法比传统的PSO算法有着更好的搜索精度.结果证明,新算法比普通的PSO算法具有更高的搜索精度和较低的时间复杂度.改进算法求解函数优化问题更加有效,收敛速率更快.     

两阶段框架结构非线性损伤检测

在改进协同PSO算法的基础上,结合分形理论,提出一种两阶段剪切型框架结构非线性损伤识别方法.第一阶段利用Gabor小波变换得到结构各层层间位移的时频特性,并通过盒计数方法计算各层层间位移时频特性的分形维数,初步定位非线性损伤;第二阶段利用改进协同PSO算法精确定位损伤位置和识别模型相关参数.最后通过一栋五层Bouc-Wen框架模型验证了所提方法的有效性,并探讨了容噪性及与其他方法性能的差异.研究表明,所提方法能较好地用于非线性损伤识别,具有良好的容噪性、鲁棒性.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

单纯形微粒群算法在确定路堤安全系数中的应用

在公路设计中,对于路堤的堤身稳定性、路堤和地基的整体稳定性评价,按规范要求一般采用简化Bishop算法来确定公路边坡最危险滑动弧面及其对应的最小安全系数.工程上常采用的枚举法要求给出搜索范围,计算速度慢.传统的优化算法如步长加速法等存在容易陷入局部极值等缺点.在微粒群算法(PSO)基础上,运用了一种用单纯形法和微粒群法结合的优化搜索算法(SM-PSO),并与PSO方法在优化效率和优化性能方面作了比较.该方法在收敛速度、适应性等方面较PSO方法也有明显改进,与传统枚举算法相比计算精度满足要求.     

基于改进的粒子群算法实现阶梯幅度量化相控阵天线的低副瓣

 从统计意义上逼近传统的连续加权分布,利用无约束优化方法求出一组最优量化台阶.在此基础上,提出处理加权宽度的改进约束整数粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,实现阶梯幅度量化加权.设计了处理量化幅度权值的Powell PSO混合算法,进一步降低峰值副瓣电平.首次设计星载降水测量雷达(precipitation radar, PR)相控阵天线的低副瓣,改进的PSO算法在寻优能力、算法鲁棒性方面都得到了增强.     

粒子群优化算法及其在电力系统中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的基于群体智能的进化算法.介绍了PSO算法的基本原理及各种改进方法,总结了近年来PSO在电力系统中的应用研究成果,主要涉及负荷经济分配、机组组合问题、输电网规划、最优潮流计算、无功优化等领域,指出了PSO算法的广阔应用前景。     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点.针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识.该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识.利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明:改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的.     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

基于粒子群优化的移动通信功率控制方法

功率控制技术是移动通信中最为关键的技术之一,在分析移动通信的功率控制模型基础上,提出基于改进的粒子群优化(PSO)算法的功率控制方法,主要包括功率控制模型的建立,PSO寻优求解等过程.仿真实验表明,采用改进的PSO算法可以完成功率控制,大大提高工作效率;此外,基于业务优先级的功率控制模型在应用中更符合实际情况.     

粒子群优化算法的改进及数值仿真

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.     

改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法。在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法。以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和量子行为粒子群算法。     

有限元方法的小管径单壁碳纳米管杨氏模量预测

针对小管径单壁碳纳米管性能参数在实验中测量困难,以及现有计算机模拟方法时间长的问题,采用分子结构力学理论结合有限元方法,对小管径单壁碳纳米管的杨氏模量进行了研究.基于ANSYS软件平台,利用参数化设计语言建立了扶手椅形、锯齿形、螺旋形单壁碳纳米管分子三维有限元模型.在纯轴力作用下,对单壁碳纳米管分子模型进行加载,并考虑管径厚度和手性,得出了单壁碳纳米管的杨氏模量值.模拟结果表明,单壁碳纳米管的杨氏模量值在0.9-1.14 TPa之间,具有随管径和螺旋角增加而增大的趋势,且在小管径范围内具有尺度效应.     

地下洞室围岩位移量测的优化布置

以常见的圆形和直墙拱形洞室为对象，借助边蜀元方法模拟计算的结果得出不同条件下地下洞室围岩中位移场的分布规律和泊松系数、杨氏模量、初始地应力分布、洞形和尺寸等因素的影响，然后根据使各测线位移量测相对误差为最小的原则，对位移量测仪表布置的优化方案提出了建议。与传统方法相比较，文中提出的方法有较强的理论基础，便于克服主观因素的影响。     

基于遗传算法的地下发电厂房动态识别

结构的材料参数和边界条件是地下发电厂房动力特性分析研究中极为重要亦很难确定的控制参数。在借鉴以往反分析成果的基础上引入改进的遗传算法,实现了其与ANSYS软件的接口,并建立了结构最优化遗传动力识别通用模型。结合某抽水蓄能电站地下厂房结构的测试资料,反演识别了混凝土材料的动态弹性模量和围岩边界动态参数,可为工程应用提供参考。     

改进的混沌粒子群算法对WLS-SVM性能参数的优化

加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的学习性能和泛化能力取决于其正则化因子C和核函数参数σ的取值。对此,针对WLS-SVM建立C和σ的组合优化目标函数,采用基于Lozi映射的粒子群(PSO)算法来搜索最优目标函数值。迭代过程中,通过分别映射PSO个体最优位置,把产生的混沌序列中的最优解分别逆运算取代当前个体最优位置,引入混沌机制,以混沌变量的遍历性改进粒子群算法,提高全局搜索能力,避免过早陷入局部最优。将其应用于某玩具企业原料月消耗量预测,结果表明了文中所提方法的有效性。     

关于实验"拉伸法测杨氏模量"的思考

通过对实验 “拉伸法测杨氏模量“的分析,建议对该实验进行改进,以适应物理实验教学改革的需要.     

半平面中的Hilbert边值逆问题

边值问题逆问题是在边值问题中涉及到参变未知函数,它具有重要的力学背景,但对边值问题逆问题的研究才起步.从数学上给出半平面中解析函数的一类Hilbert边值逆问题的合理提法,将其转化为实轴上的解析函数的Riemann边值问题,依据实轴上解析函数Riemann边值问题的经典理论,讨论了半平面中解析函数的一类Hilbert边值逆问题的可解性,得到了该边值逆问题的解由该边值逆问题标数所决定的实的自由度,给出了该边值问题逆问题的可解条件和解的积分表达式.     

用瞬态激振法测量微机械材料的弹性模量

利用蚀刻硅技术制造的微机械构件 ,由于其特殊的制作过程需要对其材料的机械性能如弹性模量等进行测试。文章综述了已有的微机械材料弹性模量测试方法。在此基础上 ,提出了用瞬态激振法来测量微机械材料的弹性模量的方法 ,这种方法把微机械构件做成悬臂梁 ,通过对悬臂梁进行瞬态碰击激励并使之产生一个短暂的振荡。然后求得振荡趋于稳定时的频率 ,这就是悬臂梁的固有谐振频率。再通过计算公式求出微机械材料的弹性模量。这种方法具有测试装置简单、测量容易、精度高等特点。可作为一种常用的测试方法