基于位移形函数和力形函数的梁柱单元理论对比研究

基于位移形函数的梁柱单元理论被广泛应用于框架结构梁柱单元的有限元分析,但其计算精度受到位移形函数的限制而难以提高.对比基于位移形函数的相关理论,总结基于力形函数的梁柱单元理论,进行有限元程序编制,计算过程中采用柱面弧长法来进行迭代求解.程序计算结果对比表明,基于力形函数的梁柱单元计算效率和计算精度均高于基于位移形函数的梁柱单元.     

关于无网格方法中点插值形函数的研究

点插值法与其他无网格方法不同的是采用多项式近似来构造形函数,这种形函数具有Kronecker delta函数的特性,因此,易于施加本质边界条件．本文研究了点插值法中以单项式为基函数的形函数的建立及其性质,并通过矩阵三角化算法来克服形函数矩阵大奇异性．同时,本文所给出的数值算例验证了形函数具有Kronecker delta函数的特性,说明了点插值形函数具有精确的曲线拟合特性并能通过分片试验．     

基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法

工件定位是自动化生产线的重要过程,是后续分拣、装配等操作的基础。为了解决传统的工件定位误差较大的问题,提出一种基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法。系统建立之前,采集一张拟合板的图像,获得位置信息作为拟合的样本点。工件的定位首先要采集待定位的工件图像,进行图像预处理,通过特征提取获得工件形心的像素值,然后利用样本点进行正交函数局部最小二乘拟合,获得工件形心的平面坐标,最后通过双目重构,获得工件形心的空间坐标。实验结果表明:基于双目视觉的正交函数局部拟合的工件定位方法在精度上比传统的相机标定、三维重建的定位方法有明显提高。该方法不仅提高了工件定位精度,而且避免了标定环节,具有较好的应用价值。     

Kriging插值无网格法形函数性质

针对以往无网格法中本征边界条件处理困难的问题,本文采用滑动Kriging插值技术代替以往无网格法中滑动最小二乘法构造无网格形函数.结果表明:与其他无网格法不同,由此方法所构造的无网格法形函数具有Kronecker δ-函数属性,从而使得本征边界条件处理非常容易.数值算例结果证明该法构造的形函数具备过点插值性质并且具有很好的曲线拟合特性,是一种非常好的无网格法形函数.     

利用形函数性质产生直梁单元形函数的方法

利用形函数性质产生直梁单元形函数: 首先利用直梁单元形函数在其余节点上的性质构造在第j 个节点上包含待定常数的形函数表达式, 然后利用该形函数在第j 个节点上的性质, 求得在该节点上的所有形函数, 最后重复上述步骤可得到梁单元其余节点上的形函数. 以3 节点6 自由度直梁单元为例, 阐述了该方法产生形函数的应用, 同时也给出了2 节点6 自由度和2 节点8 自由度直梁单元的形函数. 与传统的方法相比, 该方法求解形函数的工作量显著减少.     

p叶星形性的某些充分条件

设Ap(p为正整数 )表示单位圆盘E ={z∶|z| <1}内形为f(z) =zp ap 1 zp 1 …的解析函数类 .本文利用微分从属的方法给出使函数f(z)∈Ap 在p叶星象函数子类S p(A ,B) (- 1≤A 相似文献   

C°连续有限元形函数的系统公式

本文给出构造Ｃ°连续有限元形函数的系统方法。通过递推的方式，由低次单元的形函数导出高次单元的形函数，从而使Ｃ°连续有限元形函数的构造过程系统化、程序化。     

某些ρ级星形函数和凸形函数的系数

给出了具有缺项幂级数展开的ρ级星形、凸形和螺线星形函数系数上界的估计，从而推广了一般ρ级函数的相应结论     

基于径向基函数神经网络的语音识别

提出一种基于径向基函数神经网络的改进聚类方法,并将此改进的神经网络应用于语音识别领域,建立一个非特定人的孤立词语音识别系统.此聚类方法采取有监督的学习方式,将训练样本的形心作为隐节点的质心,训练样本的分类数作为隐节点的个数.利用该方法对小词表汉语孤立词进行语音识别.结果表明,采用此算法的径向基函数的神经网络具有更好的分类能力,训练速度和识别率均优于传统的径向基函数网络.     

函数■的特殊情形所确定的Wulff形及其相关结论

利用凸体的支持函数与函数性质,研究函数■的特殊情形所确定的Wulff形,给出Wulff形为等边三角形和正方形的充要条件。     

多功能教室在青海大学教学中的应用探索

文中概述了青海大学现有的多功能教室的基本情况,探索了其在教学、远程录制、远程直播、点播直播、远程互动、学术交流、远程督导等多方面的应用.     

Riemann Zeta函数ζ（2n＋1）的2个新的表达式

主要研究了ζ函数的表示形式,通过初等及解析的研究方法,给出了关于Riemann Zeta函数ζ（2n＋1）的2个新的表达式.     

求解P0-函数非线性互补问题的参数微分法

将P0-函数非线性互补问题(NCP(F))转化为求解一个等价的非线性方程组.由于转化后的非线性方程组相应的非线性映射一般是非光滑的,因此利用光滑化的Fischer-Burmeister函数构造与NCP(F)等价的光滑方程组.在此基础上建立求解NCP(F)的参数微分法.数值实验表明,这一方法是有效的.     

互补问题的一步非内点连续方法

用改进的光滑函数提出了一个求解非线性互补问题NCP(F)的一步非内点连续方法。每次迭代时,这个新的方法仅需求解一个线性等式和执行一次线性搜索。     

CT脑血管图像三维重建中的层间目标对齐算法

在CT脑血管三维重建过程中,为了解决二维医学图像的层间目标对齐问题,提出了一种功效函数新算法.该算法根据图像的内部信息,一次性将断层图像移动到理想对齐位置的附近,然后在其目标周围寻找使相邻断层各匹配轮廓平均距离最小和功效函数最小的位置,即为最佳对齐位置.用几何中心代替质量重心,求出各轮廓的质量重心,降低了计算复杂度.     

求解P0函数非线性互补问题的一步光滑牛顿法

将非线性互补问题转化为光滑方程组是求解非线性互补问题的一个重要途径.通过对Fischer-Burmeister 函数的光滑化,引入了一个新的光滑NCP函数,并在此基础上建立了求解P0函数非线性互补问题的一步光滑牛顿法,同时在较弱的条件下证明了该算法的适定性和全局收敛性.     

李超代数上的型心

主要讨论了李超代数上的型心与双线性型.证明了单李超代数的型心是一的超域,零次型心是一个域.并且得到了型心与双线性型之间的一个关系.     

基于经验风险的中心文本分类算法

采用经验风险最小化归纳原则和梯度下降方法调整传统中心分类法的类别中心向量, 解决了传统中心分类法因忽略训练集文本权值因素而导致的类别中心向量表达能力较差问题, 得到了与支持向量机分类性能基本一致的一种改进的中心分类法. 实验结果表明, 该方法是提高中心分类法分类性能的一种有效方法.     

夏克-哈特曼阵列光斑质心探测误差比较

在相同信噪比的情况下,通过数值仿真对夏克-哈特曼波前传感器阵列光斑的4种质心探测算法进行质心探测误差对比.仿真结果表明,强加权质心算法具有较好的适用性,该算法在信噪比小于5时,质心探测误差低于0.5像素.在对阵列光斑进行质心探测时,同时考虑质心探测误差和探测速率,有效提高了质心探测的准确性和快速性.     

改进的基于图像能量中心的模式识别

提出一种改进的光学模式识别技术．这种技术在基于光学图像能量中心的保结构变换方法基础上加以改进，设计一种图像差异变换方法，使得系统不仅能满足图像位置、方向、尺寸和强度四重不变识别，而且可以识别保结构变换法中的中心不变量相同的图像．