一种基于局部平均法向变形的网格参数化方法

针对有边界无边界的网格参数化问题, 提出一种局部平均法向变形的网格参数化方法, 以平均曲率流的方式为参考, 将顶点推向其邻居的平均位置, 使网格变形至平面或球面. 首先, 计算每个三角形邻居面的平均法向, 并以该法向为目标, 计算每个面法向变化的旋转矩阵; 其次, 基于Poisson方程将整个网格重新“缝合”, 通过优化拉伸能量, 计算顶点的新坐标. 交替迭代上述两个步骤, 将网格变形至常平均曲率曲面. 该算法与一般的基于能量优化的方法不同, 每次迭代只需求解稀疏线性方程, 因此可以快速处理大型数据集. 通过在形变过程中加入惩罚函数动态地调整全局平均法向量的权重, 避免了变形过程中三角形退化或翻转的问题. 实验结果表明, 与其他参数化方法相比, 该方法具有实用可靠、 计算效率高等优点, 并能在同一框架下计算低扭曲的平面参数化和球面参数化.     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

玻璃纤维网格超高性能混凝土板抗弯性能试验研究

为了研究玻璃纤维网格和混杂纤维对超高性能混凝土(ultra-highperformanceconcrete,UHPC)双向板弯曲性能的影响，通过四边简支板的弯曲试验，研究了玻璃纤维网格层数、单掺钢纤维(steelfiber,SF)、钢纤维分别与聚乙烯醇纤维(polyvinyl alcohol,PVA)、玻璃纤维(glass fiber,GF)、玄武岩纤维(basalt fiber,BF)混掺对UHPC板的破坏形态、承载力和弯曲韧性的影响．结果表明，未铺设网格的UHPC板中短切纤维总体积率为1.5%时，混杂1.0%SF和0.5%PVA(1.0%SF/0.5%PVA)纤维对UHPC板增强增韧最显著，其极限承载力和挠度10 mm处的能量吸收值较掺入1.5%SF、0.5%SF/1.0%PVA、0.5%SF/1.0%GF、0.5%SF/1.0%BF的UHPC板分别提升了33.7%、53.3%、43.2%、117.0%和14.3%、81.8%、46.1%、107.5%；单掺1.5%SF的UHPC板的延性和持荷能力较混杂纤维UHPC板强．相较未铺设玻璃纤维网格试件，玻璃纤维网格能够有效抑制UHPC板...     

二维非定常4-Laplacian问题的多重网格规约时间并行解法器

未来计算性能的提升依赖的是更高的并发度,而不再是更快的时钟频率,这将致使传统的时间步进算法成为数值模拟非定常问题的一个瓶颈.该文实验性地探究求解二维非定常4-Laplacian问题的具有高并发度的并行解法器,其中全离散格式为向后Euler格式和双线性矩形元,时间并行策略为通信器和进程分组下基于完全近似格式的多重网格规约时间算法.数值对比实验表明:基于F-FCF松弛、细/粗时间网格层的粗化因子为16/4的MGRIT算法具有更高的并发度,相对文献[Falgout,et al.SIAM J Sci Comput,2017,39:S298-S322]中的最优MGRIT解法器,它可提速2.4倍.     

基于弹簧质点模型的自由曲面四边形网格平面化研究

为实现对自由曲面的平面四边形网格划分,提出了一种基于力学模拟的网格优化算法,建立了包含杆件长度的约束力、边界固定质点约束力、曲面对质点的吸附力、网格平面化作用力的弹簧质点计算模型.首先,采用映射法或其他方法对曲面进行初始四边形网格划分,在获得曲面的初始网格划分的基础上根据不同网格性能的侧重要求,计算出相应的弹性系数k_(ij)、边界约束刚度k_c、对网格点的吸附刚度k_m、平面化控制系数p_c,建立以平面化为目标的网格弹簧质点模型,通过动力松弛法,经多次迭代得到平面化网格;然后结合四边形平面化指标,以流畅性指标和均匀性指标对网格进行质量综合评价,同时引入网格偏离指标对网格的形状进行控制;最后,进行了算例验证,算例表明,弹簧质点平面化网格计算方法可以很好地适应自由曲面,通过调整参数,在一定条件下可使网格平面化的许允误差限制达到合理范围,同时可以兼顾流畅性和均匀性的要求.     

类脑导航中基于差分Hebbian学习的网格细胞构建模型

网格细胞是动物大脑中与空间认知和导航有关的重要神经元,具有拓展至整个空间的六边形放电野。位置细胞是网格细胞重要的信息源,可以通过Hebbian学习生成网格细胞,但是现有模型对Hebbian学习的脉冲自适应函数或学习窗函数做了预先的墨西哥帽模型假设。针对该问题提出一种基于差分Hebbian学习的位置细胞至网格细胞模型,利用细胞放电率的变化自发产生墨西哥帽模型的输入关联,然后通过对位置细胞至网格细胞的突触权重进行竞争性非线性限制,生成具有六边形放电野分布的网格细胞。仿真结果表明,该模型可以为无人运行体类脑导航系统的构建提供借鉴。     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数，认知用户依据最优参数设定检测阈值，并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外，该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献，并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性，在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

股骨三维有限元模型的建模方法

有限元分析被广泛地应用于骨科生物力学领域,其为更好的解决骨科生物力学问题,改进医疗产品设计和治疗效果提供了依据.尽管目前有关股骨生物力学的有限元研究有很多,但由于人体自身股骨受力情况复杂且骨组织材料属性影响因素众多,因此,国内外学者在有限分析模型的建模及相关问题的处理上存在很多差异,这会对计算结果的可靠性产生一定影响.根据有限元建模的4个步骤,从4个方面对目前股骨三维有限元模型建模方法和边界条件处理的研究现状进行综述,综述结果对股骨的三维有限元分析具有一定的指导意义.