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基于边光滑三角形壳元和统一计算架构的板料成形仿真并行计算方法被引量：5: 2012年; 针对板料成形过程仿真中计算效率低以及四边形单元几何逼近性差的问题,提出一种基于边光滑三角形壳元(Edge-based smoothed triangular shell element,EST)和图形处理器(Graphics processing unit,GPU)的板料成形并行计算方法。根据EST壳元及板料成形过程显式求解的特点,该方法采用将最小计算单位与线程一一对应的方式进行数组的求解,同时,采用并行缩减的方法进行单值的求解,实现了整个计算过程的细粒度并行。考虑到GPU并行计算系统的特点,采用由CPU进行主控,由GPU进行数值求解的程序架构,并以统一计算架构(Compute unified device architecture,CUDA)作为GPU编程环境,编制相应的程序。通过算例表明,与传统CPU串行计算方法相比,在计算精度一致的情况下,当计算模型单元数超过20 000个时,基于GPU的并行计算方法可以获得35倍以上的计算加速比,显著减少板料成形仿真的计算时间。; 蔡勇王琥李光耀崔向阳郑刚; 关键词：板料成形并行计算图形处理器

基于支持向量机回归的材料参数反求方法被引量：17: 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

修正组合近似法及其在车架刚度重分析中的应用被引量：3: 2011年; 重分析是指在结构修改之后不需要重新求解平衡方程,仅需要根据初始计算结果对修改后的问题进行求解,并能够在保证计算精度的前提下,大幅度提高计算速度。针对重分析法在有限元计算中可能出现的奇异性问题,通过奇异值分解法(Singular value decomposition,SVD)对重分析法中的组合近似法(Combined approximation,CA)进行修正。修正后的重分析算法,能够解决刚度矩阵奇异的问题,并能够保持CA法的重分析精度。为验证算法的有效性,采用修正后的重分析方法对圆柱壳和车架刚度分析进行仿真测试。测试结果表明,修正后的重分析方法在解决奇异性问题的同时,能够保证重分析的计算效率和计算精度。由两个数值算例的结果对比可知,当刚度矩阵奇异性比较高时,常用的以矩阵的伪逆代替逆的方法不可行。由此可知,修正后的重分析算法在解决奇异性问题时具有相当的优越性。; 黄观新王琥高国强李光耀; 关键词：病态方程组

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

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湖南省自然科学基金(11JJA001)