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题名一种算子自定义小波薄板单元及应用
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作者
汪友明
王文庆
沈建冬
曹宏瑞
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机构
西安邮电大学自动化学院
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
西安交通大学机械工程学院
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出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期235-240,共6页
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基金
国家自然科学基金(51205309
51105294)
+1 种基金
工业装备结构分析国家重点实验室开放课题基金(GZ1209)
陕西省教育厅科研计划(2013JK0992)资助项目
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文摘
提出了基于提升方案的自适应算子自定义小波有限元法,构造了一种新的算子自定义小波薄板单元。建立二维Hermite型有限元多分辨空间和两尺度关系,并由广义变分原理推导薄板结构关于尺度函数和小波函数的内积关系式,即算子。为满足算子正交性,提出基于提升方案的算子自定义小波单元的构造方法,其优点在于可根据问题的需要来设计具有期望特性的小波基。提出基于两尺度误差的自适应算子自定义小波有限元方法,通过向大于误差阈值的局域添加算子自定义小波,实现薄板结构问题的高效求解。算子自定义小波有限元法节省了重新划分网格或提高插值函数的阶次所带来的大量有限元前处理时间,并且实现薄板问题的高效解耦运算。
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关键词
自适应算子自定义小波有限元
薄板
算子正交性
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Keywords
adaptive operator custom-design wavelet finite element method
thin plate
operator-orthogo nalization
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分类号
O242
[理学—计算数学]
TB115
[理学—应用数学]
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题名一维算子自定义小波有限元的构造方法研究
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作者
汪友明
吴青
曹宏瑞
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机构
西安邮电大学自动化学院
大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室
西安交通大学机械工程学院
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出处
《应用力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期445-450,481,共6页
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基金
国家自然科学基金(51205309,51105294)
陕西省教育厅自然科学专项(12JK0450)
工业装备结构分析国家重点实验室开放课题基金(GZ1209)
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文摘
针对工程结构中的共性问题,即算子,提出了工程结构的算子自定义小波有限元构造方法及自适应解耦计算方法。在建立了多分辨有限元空间的基础上,根据工程结构问题中的算子,即小波函数与尺度函数之间的内积关系式,提出了基于稳定完备法的算子自定义小波单元构造方法;提出自适应算子自定义小波有限元法,该方法的优点是在保持初始尺度分析结果的基础上,向局域添加所有大于局部误差阈值的算子自定义小波基,实现工程结构问题的高效分析。数值算例表明:算子自定义小波有限元法所推导的多尺度刚阵解耦比率为89.65%,自适应算子自定义小波有限元法的计算量最大降低比率为49.23%,适合工程结构问题的高效多尺度计算。
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关键词
算子自定义小波有限元
自适应
稳定完备法
解耦
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Keywords
operator custom-design wavelet finite element method
adaptive algorithm
stable completion
decoupling.
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分类号
O242
[理学—计算数学]
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题名基于单双亲混合GA的复杂拣选作业优化
被引量：1
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作者
李晓
项前
吕志军
管树林
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机构
东华大学机械工程学院
上海精星仓储设备工程有限公司
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第12期3359-3364,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2232012D3-22)
上海市大张江科技园区基金项目(201310-MH-C0-006)
上海仓储物流设备工程技术研究中心基金项目(10dz2250800)
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文摘
为提高物流配送中心整体作业效率,针对配送中心复杂拣选作业,提出以拣选总路径最小为目标的多品项约束作业顺序及储位优化问题模型,设计一种单双亲混合遗传求解算法。对染色体采用分段编码结构,作业顺序段染色体采用单亲交叉算子,储位段染色体采用单双亲混合交叉与变异算子。通过复合作业、单一作业、报警作业等实验测试验证了该算法能够有效解决复杂拣选作业优化问题。
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关键词
复杂拣选
遗传算法
单双亲混合
分段编码
自定义算子
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Keywords
complex order picking
GA
partheno-parent hybrid
subsection coding
custom operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名机器人路径规划中的改进型遗传算法
被引量：6
- 4
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作者
唐国新
陈雄
袁杨
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机构
复旦大学信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期67-70,共4页
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文摘
提出了一种应用于机器人路径规划的改进型遗传算法。针对机器人路径规划的实际应用,优化设计了交叉算子和变异算子,引入了自定义的插入和删除两种遗传操作。通过把地图特征信息作为参与决策的已知条件来约束遗传算子的操作过程,提高了算法的进化效率。自定义遗传算子的使用,使得算法对复杂地图也表现出良好的适应能力。计算机仿真实验证明该算法在最优解输出概率方面相对于基本遗传算法有了显著提高。
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关键词
遗传算法
机器人路径规划
交叉算子
变异算子
自定义遗传算子
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Keywords
genetic algorithm
robotic path planning
crossover operator
mutation operator
customized genetic operator
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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