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平衡因子C随机取值算法及其应用研究
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作者 冯凡丁 姜清辉 《计算力学学报》 北大核心 2025年第2期182-188,共7页
为了避免平衡因子C值选取不当导致数据驱动计算力学陷入局部最优或收敛精度过低,提出了平衡因子C随机取值算法,即平衡因子不再是事先给定的一个定值,而是根据数据库的应变或应力大小进行聚类分组,并求出各组的切线刚度,将数据库各组中... 为了避免平衡因子C值选取不当导致数据驱动计算力学陷入局部最优或收敛精度过低,提出了平衡因子C随机取值算法,即平衡因子不再是事先给定的一个定值,而是根据数据库的应变或应力大小进行聚类分组,并求出各组的切线刚度,将数据库各组中的最小、最大切线刚度作为C的取值范围,在每一次迭代过程中都使用随机的平衡因子进行计算。在非线弹性桁架问题、线弹性和非线弹性平面问题中对平衡因子随机取值算法进行了对比验证,通过比较不同定C取值情况下和随机取值算法下代表性点的迭代路径及应变-应力相对误差,发现在相同的数据库容量下,平衡因子随机取值算法在各种弹性问题中均可以取得更好的收敛精度。 展开更多
关键词 数据驱动 计算力学 平衡因子 随机取值算法 收敛精度
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