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21.
为提高Kriging近似模型在船舶结构性能多维度响应预测方面的适用性,对常规Kriging近似模型进行分区间泛化改进:一是对设计样本点的各个维度(分量)进行划区,并在每一个分区间内采用最优拉丁超立方(OLhd)取样;二是引入比例系数w1组合高斯与指数型相关函数提高模型对数据的泛化能力,从而在每个划分的区间内建立泛化的Kriging近似模型。通过SCH测试函数,验证了构造的分区间泛化Kriging模型有效性。结合参数化建模和改进Kriging近似模型对某过渡肘板和舱口角隅边界进行形状优化,优化第一阶段由改进的近似模型通过多岛遗传算法得到全局初步的最优解,第二阶段在初步解的基础上缩小优化变量范围,由少量的FEM计算即可在小范围内搜寻到精确的最优设计变量。结果表明:分区间泛化Kriging近似模型在预测多维度响应时较常规Kriging模型预测精度更高;分阶段的形状优化流程在保证极小误差和缩小计算成本的情况下能够得到理想的应力分布和重量优化结果,有助于船舶结构的轻量化研究。 相似文献
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含自由面的无压渗流问题本质上是一类非线性自由边值问题,固定网格的结点虚流量法在全域范围内不断扣除虚域流量贡献,从而使该问题得到求解。它具有网格依赖性小、出逸点收敛快等优点,但其内在理论基础尚未被完全揭示。通过引入互补型约束条件建立了结点虚流量法和Signorini型变分不等式提法的等价性桥梁,在此基础上引入过渡区放大系数 对自由面判别准则进行优化,并以砂槽模型试验为例进行验证。对比结果表明,优化后算法数值稳定性更好,计算结果与试验数据吻合度更高。研究成果为超大规模网格的渗控结构优化设计提供了有效分析手段。 相似文献
25.
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28.
B. G. Hankin K. J. Beven 《Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA)》1998,12(6):397-412
Part 1 of this study assessed the effectiveness of dispersion models based around random particle tracking (RPT) applied
an overbank flow in the Flood Channel Facility at HR Wallingford. Several of the RPT models that were used predicted the mixing
behaviour of the tracer in the complex channel flow to within an acceptable accuracy. If there is no uniqueness in the model
structure which can be used to represent the true system to within the limitations of the available observations, then this
implies an inherent degree of ambiguity in our knowledge of the physically based model structure. This suggests that we should
be less forthright in the optimisation of each individual model structure, and perhaps investigate more of the parameter combinations
for each model which yield feasible simulations of the system. An alternative fuzzy calibration technique is introduced which
avoids the optimisation process and takes account of uncertainties in the model structure, parameter sets and observed data
in prediction. 相似文献
29.
利用逐日气温和降水量数据、NCEP/NCAR再分析资料以及预报场资料,通过分析提取我国南方区域持续性低温雨雪过程及其预报因子,使用粒子群-神经网络方法建立非线性的统计集合预报模型 (PSONN-EPM),对我国南方区域持续性低温雨雪过程进行预报试验。结果表明:以过程的冷湿程度及影响范围为标准,将低温雨雪过程分为一般过程和严重过程,并建立不同的预报模型效果较好。通过10 d独立样本预报试验看,基于粒子群-神经网络方法建立的集合预报模型比基于逐步回归方法建立的预报模型的预报平均相对误差小,对严重过程预报能力高于对一般过程预报,且这种非线性统计集合建模方法在建模过程中不需要调整神经网络参数,在实际预报业务中值得尝试。 相似文献
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