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交互式方法在连杆的计算机辅助优化设计中的应用
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作者 唐颖 沈建华 朱峰 《四川兵工学报》 CAS 2011年第10期86-88,共3页
以连杆为例,运用交互式方法来进行计算机辅助优化设计。在对反优化问题进行深入研究的基础之上,运用交互式方法对初始结果进行修正,达到最优化的目的。对反优化问题的研究是基于一种多目标加权的方法。此方法可以作为确定优化标准的依据... 以连杆为例,运用交互式方法来进行计算机辅助优化设计。在对反优化问题进行深入研究的基础之上,运用交互式方法对初始结果进行修正,达到最优化的目的。对反优化问题的研究是基于一种多目标加权的方法。此方法可以作为确定优化标准的依据,并且通过驱动交互式用户不断修正其结果,从而达到形状和结构最优化的目的。 展开更多
关键词 交互式方法 优化 形状最优化 结构最优化 多目标加权方法
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基于改进主动表观模型算法的人脸特征定位 被引量:7
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作者 黄飞 谭守标 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第16期204-209,共6页
人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做... 人脸特征点的精确定位一直是人脸图像处理的重要研究内容,特征点定位精确与否直接影响后续工作结果的好坏。在基于反向组合AAM(Active Appearance Models)人脸特征点定位算法的基础上,提出结合特征点局部纹理模型来对AAM初始形状参数做最优化以及对AAM匹配模板升级的改进。改进的算法采用特征点局部纹理模型和AAM全局纹理模型结合的方法来最优化AAM初始形状参数,并在此前提下对AAM匹配模板进行升级,使其更接近待匹配图像的信息。在精确的匹配模板和优化的初始形状参数下,匹配的最终精度会得到提升。实验和理论证明,改进后的算法比传统反向组合AAM算法以及现有改进的PAAM(Progressive AAM)算法以及简单的结合ASM和AAM的改进算法都有更好的特征点定位精度。 展开更多
关键词 人脸特征定位 主动表观模型 局部纹理模型 初始形状参数最优化 匹配模板升级
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Convergence of shape optimization calculations of mechanical components using adaptive biological growth and iterative finite element methods 被引量:1
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作者 Mohammad Zehsaz Kaveh E.Torkanpouri Amin Paykani 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第1期76-82,共7页
Shape optimization of mechanical components is one of the issues that have been considered in recent years. Different methods were presented such as adaptive biological for reducing costs and increasing accuracy. The ... Shape optimization of mechanical components is one of the issues that have been considered in recent years. Different methods were presented such as adaptive biological for reducing costs and increasing accuracy. The effects of step factor, the number of control points and the definition way of control points coordinates in convergence rate were studied. A code was written using ANSYS Parametric Design Language (APDL) which receives the studied parameters as input and obtains the optimum shape for the components. The results show that for achieving successful optimization, step factor should be in a specific range. It is found that the use of any coordinate system in defining control points coordinates and selection of any direction for stimulus vector of algorithm will also result in optimum shape. Furthermore, by increasing the number of control points, some non-uniformities are created in the studied boundary. Achieving acceptable accuracy seems impossible due to the creation of saw form at the studied boundary which is called "saw position". 展开更多
关键词 shape optimization adaptive biological growth control points step factor optimization rate
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