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国家自然科学基金(11172097)

作品数:3 被引量:25H指数:2
相关作者:王琥蔡勇李光耀刘丹更多>>
相关机构:湖南大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
相关领域:自动化与计算机技术金属学及工艺理学机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 1篇金属学及工艺
  • 1篇机械工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇统一计算设备...
  • 1篇子群
  • 1篇拓扑优化
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇计算设备
  • 1篇架构
  • 1篇OPTIMI...
  • 1篇USING
  • 1篇CUDA
  • 1篇GPU
  • 1篇并行计算
  • 1篇LANCZO...

机构

  • 2篇湖南大学

作者

  • 2篇王琥
  • 1篇李光耀
  • 1篇蔡勇
  • 1篇刘丹

传媒

  • 1篇中国机械工程
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇Chines...

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2015
  • 1篇2013
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
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
Sheet Metal Forming Optimization by Using Surrogate Modeling Techniques被引量:6
2017年
Surrogate assisted optimization has been widely applied in sheet metal forming design due to its efficiency. Therefore, to improve the efficiency of design and reduce the product development cycle, it is important for scholars and engineers to have some insight into the performance of each surrogate assisted optimization method and make them more flexible practically. For this purpose, the state-of-the-art surrogate assisted optimizations are investigated. Furthermore, in view of the bottleneck and development of the surrogate assisted optimization and sheet metal forming design, some important issues on the surrogate assisted optimization in support of the sheet metal forming design are analyzed and discussed, involving the description of the sheet metal forming design, off-line and online sampling strategies, space mapping algorithm, high dimensional problems, robust design, some challenges and potential feasible methods. Generally, this paper provides insightful observations into the performance and potential development of these methods in sheet metal forming design.
WANG HuYE FanCHEN LeiLI Enying
关键词:OPTIMIZATION
基于CUDA的并行粒子群优化算法的设计与实现被引量:17
2013年
针对处理大量数据和求解大规模复杂问题时粒子群优化(PSO)算法计算时间过长的问题,进行了在显卡(GPU)上实现细粒度并行粒子群算法的研究。通过对传统PSO算法的分析,结合目前被广泛使用的基于GPU的并行计算技术,设计实现了一种并行PSO方法。本方法的执行基于统一计算架构(CUDA),使用大量的GPU线程并行处理各个粒子的搜索过程来加速整个粒子群的收敛速度。程序充分使用CUDA自带的各种数学计算库,从而保证了程序的稳定性和易写性。通过对多个基准优化测试函数的求解证明,相对于基于CPU的串行计算方法,在求解收敛性一致的前提下,基于CUDA架构的并行PSO求解方法可以取得高达90倍的计算加速比。
蔡勇李光耀王琥
关键词:粒子群优化算法并行计算GPU统一计算设备架构
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