排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
充填过程ALE自由面追踪及网格生成方法 总被引：5，自引：0，他引：5
在ALE框架中提出了一种用于成型充填过程有限元数值模拟的自由面追踪及网格生成方法,用于确定自由面网格点移动的附加方程以自适应形式引入,适用于不同形状复杂腔体充填数值模拟中的自由面追踪．充填域变质量体系的实时网格生成过程简化为特定时刻移动自由面附近区域的多边形三角化过程,因而大大减少了网格处理所需的计算量．针对充填过程的特点提出了局部Laplacian光顺方法,有效地改善了网格质量．分析了不同类型的自由面节点碰壁方式并提出了相应的处理方法．给出了一个典型腔体中充填过程的数值模拟结果,证明了所提出的自由面追踪及网格生成方法的有效性． 相似文献
2.
分析了传统的有限体积法求解扩散问题中,当扩散系数在有限控制体界面两侧差异较大时,扩散通量在界面附近出现的数值振荡现象.根据界面两侧扩散通量相等和有限控制体内变量线性变化假设,推导了改进的有限体积法扩散项离散格式.数值算例表明：由2种扩散项离散格式计算得到的变量及其梯度分布很接近,而改进的扩散项离散格式消除了扩散通量的振荡问题,计算结果更加准确,能应用于扩散系数剧烈变化时的扩散问题求解. 相似文献
3.
基于Kriging代理模型的注塑产品翘曲优化 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统的基于CAE的注塑产品工艺优化方法精度不高、效率低,提出了Kriging模型与自适应粒子群算法相结合的集成优化策略.Kriging模型代替CAE分析作为粒子群算法迭代过程中的适应函数,大大减少了优化算法的计算量;同时,通过在粒子群算法中引入自适应惯性权系数,加快了粒子群算法的收敛速度.算例表明,基于Kriging模型与自适应粒子群算法的优化策略可以在小样本情况下获取较高的求解精度,并通过与标准遗传算法做比较,表明该优化策略同时具有较高的计算效率. 相似文献
1