数字图像相关中亚像素位移测量算法的研究

为提高位移测量精度而提出的各种亚像素位移测量算法被认为是数字图像相关方法 中的关键技术之一，详细了解已有各算法的性能无疑具有实际意义. 总结文献中3种 最常用的亚像素位移测量算法，首先用无噪声的计算机仿真散斑图对各算法的性能从计算精 度和计算效率两个方面进行了比较研究，并用实际实验图片对其性能做进一步的研究，结果 显示在图像子区大小相同的情况下，基于空域相关函数迭代的牛顿-拉普森方法计算结果最 为精确、稳定.     

一类针对高阶单元接触搜索算法：系统搜索算法

提出一类基于非线笥约束优化理论的高副搜索算法。通用的一些接触搜索算法一般针对低阶单元,它们具有较高的计算效率,但不适应于高阶单元。随着工整中对计算精度要求不断提高,高阶单元逐步被引入到接触问题计算程序中。因此,给出针对亢介单元而人有与现有的低阶算法相比扩计算效率的接触索算法具有现实意义,本文采用系统索方法和非线性约束优化理论,建立一种高阶单元接触点副搜索算法。计算表明,本算法具有较高的计算疚和良好     

Performance analysis of IDEAL algorithm for three‐dimensional incompressible fluid flow and heat transfer problems

Recently, an efficient segregated algorithm for incompressible fluid flow and heat transfer problems, called inner doubly iterative efficient algorithm for linked equations (IDEAL), has been proposed by the present authors. In the algorithm there exist inner doubly iterative processes for pressure equation at each iteration level, which almost completely overcome two approximations in SIMPLE algorithm. Thus, the coupling between velocity and pressure is fully guaranteed, greatly enhancing the convergence rate and stability of solution process. However, validations have only been conducted for two‐dimensional cases. In the present paper the performance of the IDEAL algorithm for three‐dimensional incompressible fluid flow and heat transfer problems is analyzed and a systemic comparison is made between the algorithm and three other most widely used algorithms (SIMPLER, SIMPLEC and PISO). By the comparison of five application examples, it is found that the IDEAL algorithm is the most robust and the most efficient one among the four algorithms compared. For the five three‐dimensional cases studied, when each algorithm works at its own optimal under‐relaxation factor, the IDEAL algorithm can reduce the computation time by 12.9–52.7% over SIMPLER algorithm, by 45.3–73.4% over SIMPLEC algorithm and by 10.7–53.1% over PISO algorithm. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

实模态参数的二阶灵敏度算法与对比分析

精确计算实模态参数灵敏度的方法包括模态法、代数法和直接法。为了提高其工程应用性,并比较三者的精度,提出了实模态参数的二阶灵敏度的代数法、全模态法及与全模态法相对应的截模态算法,其中截模态算法的截断准则简单高效,更具有工程价值。数值算例检验了所提出的全部算法的正确性及有效性。同时,数值结果也显示三种精确算法具有相同的精度,并且截模态算法也具有较高精度,是非常实用的灵敏度分析算法。     

结构性软土弹塑性模型的隐式算法实现

对于考虑软土结构性的高度非线性弹塑性本构模型,在采用Newton-CPPM隐式算法对模型进行数值实现的过程中容易出现Jacobian矩阵奇异和不收敛问题。为此,本文提出了两种改进隐式算法。考虑到Newton-CPPM隐式算法是局部收敛性算法,因此引入大范围收敛的同伦延拓算法对Newton-CPPM算法的迭代初值进行改进,形成了同伦-Newton-CPPM算法。考虑到Newton-CPPM隐式算法单个迭代步的计算量过大,因此借鉴显式算法的思想提出一种两阶段迭代算法,第一阶段先求出一致性参数,第二阶段采用类似于显示算法的方法进行回代得出状态变量的值。然后,以考虑软土结构性的SANICLAY模型为例,从弹塑性本构模型的组成和算法的特点两个角度分析了引起Jacobian矩阵奇异和不收敛问题的原因,并且在单单元计算的基础上,对全显式算法、传统隐式算法和两种改进隐式算法在计算收敛性、计算精度和计算效率方面进行了对比。最后,将同伦-Newton-CPPM算法和传统隐式算法用于地基承载力多单元计算中,结果表明该算法能够有效地解决Jacobian矩阵奇异和不收敛问题。      

局部网格生成中初始探索圆半径的搜索算法

无网格不一致性的基于节点的局部网格生成(NLMG)算法是基于节点的局部有限元方法(NLFEM)实现无缝连接的核心算法之一,而快速合理的确定中心节点的初始探索圆半径是降低NLMG算法计算量和确保其可靠性的关键一步。本文提出了基于均匀桶的快速局部搜索算法(UBFLSM),并将其成功应用于NLMG算法,解决了初始探索圆半径和探索圆半径优化后候选卫星点集的确定这两个难点,确保NLMG算法无网格不一致性。并/串行数值试验(实现从网格生成到总刚度矩阵生成之间的无缝连接)均表明,该算法是快速及可靠的。     

非线性函数的混沌优化方法比较研究

已有的混沌优化方法几乎都是利用Logistic映射作为混沌序列发生器，而Logistic映射产生的混沌序列的概率密度函数服从两头多、中间少的切比雪夫型分布，不利于搜索的效率和能力。为此，首先根据Logistie映射混沌轨道点密度函数的特点，建立改进的混沌-BFGS混合优化算法。之后，考虑到Kent映射混沌轨道点密度为均匀分布，建立了基于Kent映射的混沌-BFGS混合优化算法。然后对五种混合优化方法——不加改进的和改进的基于Logistic映射的混沌-BFGS法，基于Kent映射的混沌-BFGS法，Monte Carlo试验-BFGS法，网格-BFGS法进行了研究，分别对3个低维和2个高维非线性复杂测试函数进行优化计算，对它们的全局优化计算效率和寻优能力做了比较，并探讨了混合优化方法全局优化性能差异的原因。结果表明，混沌优化方法是与Monte Carlo方法类似的一种随机性试验优化方法。而且，这类优化方法的计算性能至少与以下因素有关：混沌／随机序列的统计性质，优化问题全局最优点位置。     

Solving frictional contact problems by two aggregate-function-based algorithms

Three dimensional frictional contact problems are formulated as linear complementarity problems based on the parametric variational principle. Two aggregate-function-based algorithms for solving complementarity problems are proposed. One is called the self-adjusting interior point algorithm, the other is called the aggregate function smoothing algorithm. Numerical experiment shows the efficiency of the proposed two algorithms. The project supported by the National Natural Science Foundation of China(10225212, 50178016, 10302007), the National Key Basic Research Special Foundation and the Ministry of Education of China The English text was polished by Ron Marshall.     

结构可靠度分析FORM迭代算法的混沌控制

利用混沌控制原理对FORM收敛失败进行控制. 理清了全局性和局部性两类混沌反馈 控制各种方法的内在联系，说明稳定转换法和自适应调节法属于全局混沌反馈控制 方法，自适应调节法可视为稳定转换法的特例. 参 数调节混合法不过是松弛牛顿法的另一种表达形式，它们都属于局部混沌反馈控制方法. 阐 明了混沌反馈控制表达式与工程力学收敛控制迭代算法的对应关系. 也揭示了这些迭代算法 收敛控制措施的功效和局限性. 提出了一个以稳定转换法为主联合松弛牛顿法的混 沌反馈控制方法，对可靠度分析FORM迭代算法实现了周期振荡、分岔和混沌控制.     

相移技术中一类误差补偿算法的设计

引入一种以误差补偿为目的的新的相移算法设计方法－待定系数法,该方法首先在算法表达式中引入一系列待定参数,根据对误差补偿的要求提供的约束方程,从而解出这些未知参数。待定系数法使得算法设计和误差分析是同时进行的,由待定系数法设计的相移算法对算法中设计中所考虑的误差源具有补偿性能。     

A stochastic approach to capture crystal plasticity

A stochastic crystal plasticity model is proposed and applied within the rate-independent regime. As opposed to conventional deterministic algorithms wherein multiple slip systems are activated and redundant constraints may exist, the new Monte Carlo plasticity (MCP) paradigm is based on a stochastic chain of singly activated slip systems and thus avoids the possible ill-condition associated with multi-slip algorithms. The choice of the activated slip system is made at each Monte Carlo (MC) step based on the Metropolis algorithm. The MCP model is implemented within a Material Point Method (MPM) as a constitutive model to capture the elasto-plastic behavior of polycrystalline materials. A comparison with a commonly used singular value decomposition (SVD) algorithm indicates that MCP offers superior computational efficiency while maintaining comparable accuracy.     

具有奇异位置的多体系统动力学方程的隐式算法

本文研究了在运动过程中具有奇异位置的多体系统动力学方程的隐式算法，给出了隐式算法所用的Ｊａｃｏｂｉ矩阵，并建立了该矩阵中各子矩阵间的计算关系，提高了计算效率，计算结果表明隐式算法的计算速度和精度明显优于显式算法。     

Laslett算法和广义H-H算法在不同迹长层次下的适用性讨论

结构面平均迹长估算的Laslett算法和广义H-H算法虽然在理论上具有严密的推导过程,但实际应用时,由于迹长层次不同,两种算法估值精度不同。在利用开挖边坡所揭露的全迹长资料对不同迹长层次下两种算法的估值精度进行检验的基础上,讨论了两种算法的适用性,并针对工程中所采用的测量窗口高度通常较小这一实际情况,对广义H-H算法在小窗口长迹长层次下的迹长估计值进行适当修正。综合研究结果,建议:(1)小窗口短小迹长层次情况下采用Laslett算法进行迹长估计; (2)小窗口长大迹长层次情况下采用乘以修正系数x=2的广义H-H算法。     

APPLICATION OF GENETIC ALGORITHM IN PARTICLE SIZE ANALYSIS BY MULTISPECTRAL EXTINCTION MEASUREMENTS

Both dependent and independent model algorithms are designed with genetic algorithm (GA) to retrieve aerosol size data from multispectral extinction measurements. Compared with the traditional dependent model algorithm, e.g., simplex, GA can locate the global optimized solution instead of local ones. As an independent model algonthm, when combined with B-splines, GA gives consistent results with Chahine and Phillip-Twomey-NNLS algorithms. Numerical simulations also show that GA has high stability and good resistance to relatively higher error levels. For a population size of 50 in the present paper, the feasible ranges for genetic operators Pc and pm are found to be [0.01, 0.5] and [0.01, 0.15], respectively, and the generation number Gen_Max should be larger than 250.     

李级数算法和显式辛算法的相位分析

以线性可分Hamilton动力学系统为例,研究了李级数算法和显式辛算法的相位精度,研究了李级数算法的保辛精度及其保辛精度的提高方法;指出了显式辛算法相位精度与算法阶次的不协调性,印辛算法的阶次高并不意味着其相位精度也高,李级数算法不存在这种问题,指出了一个算法的相位可能超前也可能滞后.分析结果表明三阶显式辛算法具有比较高的相位精度.     

高精度边界格式的研究

利用有精确解的Ｒｉｎｇｌｅｂ流动，构造了对流场数值解精度进行检验的“Ｒｉｎｇｌｅｂ机器”．重点讨论了边界格式对流场数值解的影响及高精度边界格式的建立．计算表明，在场内应用二阶精度格式情况下，采用二阶精度的边界格式所得到的流场解精度将大大高于采用一阶边界格式所得到的精度．为提高流场解的精度，不仅需要高精度的边界格式，还必须注意边界格式与场内格式的匹配．计算还表明，采用特征线修正的方法能有效地提高边界处理的精度     

基于Kriging代理模型的两类全局优化算法比较

代理模型在结构优化领域中的应用逐渐增多。相对传统优化方法,代理模型方法在处理带有噪音或仿真模拟十分耗时的问题时有明显优势。加点准则是代理模型技术的一个关键,为了避免陷入局部最优解,加点准则需要同时考虑局部搜索(exploitation)和全局搜索(exploration)两部分并加以平衡。本文在Kriging代理模型基础上提出一种基于几何全局搜索的全局优化算法MSG(Multi-start Local Search with Geometrical Exploration),通过数值算例将其与基于不确定性全局搜索的有效全局优化算法EGO(Efficient Global Optimization)进行比较,研究了MSG算法参数的影响,并讨论了MSG与EGO各自的特点和适用范围。     

基于改进粒子群算法的翼型多目标优化研究

在多目标优化研究中,为改善多目标粒子群算法的局部搜索能力,以标准粒子群算法为基础,引入单点模拟退火算法,局部进化最优个体,采用基于目标向量的共享函数法评价适应值.标准测试函数优化实例表明:本文算法比标准粒子群算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度,收敛速度提高了近50%;针对某翼型的气动优化设计结果表明:改进算法有效缩短了优化时间,迭代代数由61减为49,调用CFD由4880减为4250次;阻力系数、升力系数、低头力矩系数分别改进了9.23%、0.42%、16.4%,取得了较好的优化效果.     

Risk-sensitive reinforcement learning algorithms with generalized average criterion

A new algorithm is proposed, which immolates the optimality of control policies potentially to obtain the robusticity of solutions. The robusticity of solutions maybe becomes a very important property for a learning system when there exists non-matching between theory models and practical physical system, or the practical system is not static, or the availability of a control action changes along with the variety of time. The main contribution is that a set of approximation algorithms and their convergence results are given. A generalized average operator instead of the general optimal operator max (or min) is applied to study a class of important learning algorithms, dynamic programming algorithms, and discuss their convergences from theoretic point of view. The purpose for this research is to improve the robusticity of reinforcement learning algorithms theoretically.     

数字图像相关中的亚像素位移定位算法进展

数字图像相关方法 (DIC) 已经作为一种常用的光学计量有效手段应用于实验力学及其它科学研究和工程应用领域中. 经过 20 多年的发展, 该方法日渐成熟和完善. 作为提高测量精度的亚像素位移定位算法被认为是该方法的关键技术之一. 本文对二维数字图像相关的基本原理及其中为提高测量精度而提出的各种亚像素位移定位算法做了概括性的介绍. 在总结已有研究成果的基础上, 分析了各种方法优缺点. 并对数字图像相关方法的最新进展作了简要介绍, 随着算法精度、效率以及硬件设备性能的提高, 该方法必将会获得更广泛的应用.