基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法的模糊聚类分析研究

针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性和容易陷入局部最优的缺点等问题,提出了基于二阶段微粒群优化模糊C-均值算法(TPSOFCM),并将此算法与现有的模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法进行比较。该算法对Iris数据进行聚类,计算结果表明:该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效地克服传统的模糊C-均值算法易陷入局部最优解的缺点,而且全局收敛能力优于模糊C-均值聚类算法和基于多阶段的模糊C-均值算法。     

VAC—BA—AA—NMA四元共聚合乳液的研究

本文介绍了醋酸乙烯酯(VAC)、丙烯酸丁酯(BA)、丙稀酸(AA)、N—羟甲基丙烯酰胺(NMA)四元共聚合乳液的制备和表征。讨论了VAC、BA、AA及NMA用量的变化对乳胶的表观粘度、离心稳定性、电解质稳定性、膜的溶胀性,剥离强度等性质的影响,并用透射电镜检测了乳胶粒子的大小,发现了影响该乳胶体系性质的一些因素。     

Pt—NaY催化耕中Pt粒大小的测定

用浸渍和吸附两种方法分别制得含Pt量7.0％(重量)的Pt—NaY催化剂。用X—射线衍射峰宽化法、透射电子显微镜和氢化学吸附三种方法测定了Pt粒大小,讨论了Pt在NaY中的分散性及三种测定分散度方法的特点。     

简化的自适应粒子群优化算法

胡旺等人在2007年提出了一种简化粒子群优化算法,基于他的思想,我们给出一个简化自适应粒子群优化算法,在该算法中权重采用标准粒子群算法的自适应权重公式,但是权重的最大值根据解的进化情况不断更新,解改进的成功率的越大权重最大值增大,反之,解改进的成功率的越小权重最大值减小.最后,通过几个典型例子对给出的算法进行检验并与其...     

基于GPU的隐式不可压缩SPH流体模拟

提出一种基于图形处理单元(Graphic Processing Unit,GPU)的不可压缩流体并行模拟算法.该算法使用并行基数排序技术提升了邻居查找效率,同时使用了GPU上的片上高速共享存储器,将流体计算过程中所需用到的数据尽可能从GPU的全局存储器中拷贝至共享存储器中,减小数据访问延迟,提高模拟效率.实验结果表明,基于GPU的并行模拟算法可以大幅提高流体模拟程序的性能,与基于CPU的单线程实现相比,可以到达38.2倍的加速比.     

基于SPH方法的鸟撞飞机风挡的数值模拟

风挡抗鸟撞是飞机安全飞行的重要保证.文中基于飞机圆弧风挡受鸟体撞击的实验观察,建立了国产某型军用飞机圆弧风挡及鸟体的有限元分析模型,利用光滑粒子流体动力学法(SPH)耦合有限元法对圆弧风挡受鸟撞击的过程进行了数值模拟,计算得到风挡结构的变形、位移、应变、撞击力、应力、临界撞速、发生破坏的可能位置及其破坏方式等几方面的数据,并考察了SPH粒子疏密对计算结果的影响.研究表明,数值模拟结果与实验结果基本吻合;鸟撞整个过程约4ms,撞击中点、前1/3处和后1/3处,风挡发生破坏(包括安全破坏)的临界撞速分别约为(540±5)、(600±5)和(470±5)km/h;鸟撞过程中,风挡的位移与其厚度是同一量级,风挡的最大应变已达到10~(-2)量级;风挡首先发生破坏的位置在后弧框附近,然后向与风挡中线成45°角的方向发展;SPH粒子数越多,鸟体变形模态越好.     

应用粒子群优化的高斯粒子滤波

针对高斯粒子滤波(GPF)在多峰高斯假设条件下不能满足贝叶斯估计精度的问题,提出一种基于粒子群优化的高斯粒子滤波算法(PSO-GPF).该算法用粒子群优化算法更新高斯建议分布的参数,解决粒子退化和多峰高斯下的粒子精度问题.同时,带压缩因子的粒子群优化算法能有效平衡粒子的全局探测与局部开采.实验结果表明,新算法的滤波精度比高斯粒子滤波精度平均可提高93.9%,具有更高的稳定性.     

基于离散元法的表面形貌相互作用研究

针对摩擦过程中的表面形貌相互作用问题,文章基于离散元原理,并利用该原理的一种应用程序——颗粒流程序(PFC程序),直观地对表面形貌相互作用进行模拟;模拟结果表明在刚性光滑平面与理想粗糙表面相互作用之后,粗糙度变小,表面结构也发生较大变化;并且随着2个接触表面法向接近量的增大,粗糙表面的脱落颗粒数增加,磨损程度加剧。     

固体静力学边值问题的光滑粒子解法

针对固体静力变形边值问题的特点,基于SPH的区域粒子离散原理构建了一种光滑粒子静力学(SPS)解法,并从2个方面入手,在保持一定计算量的同时提高了数值方法的精度。其一是应用最小势能原理来取代强形式的平衡方程,建立控制方程,能够降低对位移连续性的要求,避免了位移二阶导数的计算以及由此带来的数值误差;其二是提出一种新的边界处理方法,能够完全摆脱通过布置虚粒子的处理方式。最后,通过数值算例表明了数值方法的有效性。