教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-11-0131)
- 作品数：6 被引量：38H指数：3
- 相关作者：王琥李恩颖刘丹汤龙冯慧更多>>
- 相关机构：湖南大学中南林业科技大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程交通运输工程金属学及工艺一般工业技术更多>>
- 基于支持向量机回归的材料参数反求方法被引量：15
- 2012年
- 高强度钢的应变率效应对汽车件碰撞性能的影响研究是国际上的研究热点,不同类型的高强度钢将呈现出不同的应变率效应。因此,如何获取精确的材料参数是保证汽车碰撞计算机仿真结果可靠性的前提。如果直接通过标准拉伸试验获取相关材料参数,并没有考虑材料在碰撞过程中的特性,会引入较大的误差。为此,采用直接碰撞过程反求材料参数的方法,将参数反求的问题转换为测量值和仿真值最小二乘最小的优化问题。此外,由于参数反求中存在大量不确定性因素,为同时保证反求结果的稳健性和精度,采用基于最小二乘支持向量机回归技术的近似模型算法。近似模型技术保证了反求的效率、最小二乘支持向量机最大限度地保证了反求结果的精度和稳定性。通过对高强度钢的试验试验和反求结果的比对,验证了算法的性能。
- 李恩颖王琥李光耀
- 关键词：高强度钢
- 基于Lanczos法的模态重分析法在拓扑优化中的应用被引量：2
- 2015年
- 在拓扑优化中,经常要求对结构进行修改,快速准确地计算修改后结构的低阶特征值对于提高整个结构优化的效率非常重要。将基于Lanczos算法的模态重分析法应用于拓扑优化过程中,利用初始结构模态分析结果,结合Lanczos算法和投影技术,采用缩减基方法求解修改结构的固有频率和振型,则该方法同时具备了Lanczos向量快速收敛的优点和基于全局近似的缩减基向量的高精度。刚架算例验证了该重分析法的高精度。固支方形板和车架结构优化结果表明,该方法在保证求解精度的同时能够在一定程度上提高优化迭代速度。
- 刘丹王琥
- 关键词：LANCZOS拓扑优化
- 基于多目标的高强度钢材料参数稳健反求方法被引量：3
- 2013年
- 研究表明,不同类型的先进高强度钢将呈现出不同的应变率效应,材料参数能否正确描述应变率效应直接影响到仿真的精度。因此,如何获取精确的材料参数是保证汽车碰撞仿真结果可靠性的前提。为此,在混合数值法的基础上,提出基于多目标优化的材料参数稳健反求方法。该方法的特点在于:在保证反求精度的前提下,考虑试验设计中的不确定性,将试验稳定性作为除试验结果误差外的另一目标函数。此外,为了保证试验数据的客观性,同样采用反求技术对动态单向拉伸试验的结果进行滤波。为了验证该方法的有效性,采用多目标优化反求方法获取Johnson-Cook模型的材料参数,并通过碰撞试验和仿真对其进行验证。结果表明,该反求方法的结果具有足够的精度和稳健性。
- 李维逸王琥
- 关键词：稳健性多目标优化
- 基于解耦型GMDH的车身材料参数反求被引量：1
- 2015年
- 动态载荷作用时,具有应变率效应的材料在碰撞仿真中会展现出不同于静态载荷时的性能,准确的材料参数是获得可靠仿真结果的前提。主流的近似模型优化方法忽略了对变量间耦合关系的判定,造成近似模型中存在不必要的耦合项,增大误差项所占比重,降低模型的效率和泛化能力。为此,提出了解耦型数据分组处理方法(GMDH),在建模初期判断变量之间的耦合关系,进而确定模型的耦合项。在高维非线性函数测试中,该方法表现出优良的建模性能;将该方法与台车试验结合,反求出两种材料构成的拼焊板参数,与试验结果的对比表明,该反求方法具有较高的精度。
- 殷为洋王琥冯慧汤龙
- 关键词：应变率效应
- 基于RBF-HDMR的高强钢材料参数反求被引量：2
- 2014年
- 将RBF(radial basis function)-HDMR(high dimensional model representation)近似模型技术应用到高强钢DP600的Johnson-Cook(JC)模型参数反求中,在落锤试验测得位移-时间曲线的基础上,建立了以计算机仿真结果与试验数据之间的误差为目标输出,待求参数为设计变量的近似模型。结合遗传算法反求出DP600钢板的JC模型参数,将反求的参数输入模型,计算得到的仿真位移曲线与试验结果对比表明,该近似模型方法具有较高的精度。
- 殷为洋王琥冯慧李恩颖汤龙
- 关键词：应变率
- 基于Lanczos算法的模态重分析法及其在车身结构设计中的应用被引量：15
- 2015年
- 模态重分析是指在结构修改之后不需要重新求解广义特征值方程,仅需要根据初始计算结果对修改后的问题进行求解,并能够在保证精度的前提下,提高计算速度。随着结构复杂度和修正量的增加,传统重分析方法的求解精度和稳定性随之下降。为此,利用初始结构模态分析结果,结合Lanczos算法和投影技术,采用缩减基方法求解修改结构的特征值和特征向量,使其同时具备了Lanczos向量快速收敛的优点和基于全局近似的缩减基向量的高精度。为了验证该方法的性能和准确性,对本文方法基于扩展基向量和瑞利-里兹分析的模态重分析法以及改进的单步摄动瑞利商逆迭代法进行了测试。测试结果表明,该方法具有最高的计算精度。同时,将该方法成功用于车架和车门的前期设计中,计算结果表明,该方法具备处理计算规模大、拓扑修改变化量大的结构分析问题的潜力。
- 刘丹王琥李恩颖黄观新
- 关键词：LANCZOS算法
