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题名改进Guyan～递推减缩技术
被引量：13
- 1
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作者
张德文
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机构
中国运载火箭技术研究院北京强度环境研究所
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出处
《计算结构力学及其应用》
CSCD
1996年第1期90-94,共5页
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文摘
本文基于广义逆技术和逐级逼近思想，既建立了精度显著提高的改进Guyan减缩法，又提出了“物理型”近似减缩技术方面精度最好的准动态k级速推减缩公式，然而这些方法的执行时间却与其它“同一级”方法大抵相同．因此说，本方为工程界提供了至今综合效果最好的一类准动态模型减缩技术。
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关键词
广义逆技术
逐级逼近
模型减缩
结构动力学
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Keywords
generalizde inverse
successive approximation
eigenvalue problems/reduction of model
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分类号
O327
[理学—一般力学与力学基础]
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题名结构动力分析中的逐级近似缩聚法
被引量：15
- 2
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作者
张德文
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机构
中国运载火箭技术研究院
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出处
《固体力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
1994年第4期360-364,共5页
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文摘
本文基于逐级逼近理论建立了一种动力模型缩聚的逐级近似减缩法（ＳＡＲＴ）．该方法具有协调和非协调格式．本文基于ＳＡＲＴ导出了一般的ｋ级递推减缩公式，其中一级近似和二级近似减缩式就是现有的Ｇｕｙａｎ／Ｉｒｏｎｓ减缩和ＩＲＳ减缩．算例表明，在物理型减缩技术方面，本文的三级近似减缩模型精度最好．
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关键词
逐级逼近
特征值
结构动力分析
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Keywords
model condensation
succession-level approximation method
eigenvalue analysis
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分类号
O342
[理学—固体力学]
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题名电液位置伺服系统的模糊神经网络控制
被引量：12
- 3
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作者
仲伟峰
何小溪
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机构
哈尔滨理工大学自动化学院
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出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第4期478-482,共5页
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文摘
针对电液位置伺服系统中的非线性、参数时变性等复杂因素,设计了一种模糊神经网络控制方案。由于常规的模糊神经网络学习算法具有权值调整复杂,收敛速度慢的缺点,因此采用模糊逐级误差逼近方法来调整模糊神经网络的权值。该算法易于实现,网络权值在线学习速度较快,而且计算量小于其他的常规神经网络学习算法。将该方法应用于电液位置伺服控制系统中,在对象参数摄动情况下,进行了仿真研究。仿真结果表明,采用该方法所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精确度的要求,系统的鲁棒性增强,验证了方法的有效性。
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关键词
液压伺服系统
模糊神经网络
逐级逼近
学习算法
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Keywords
hydraulic servo system
fuzzy neural network
hierarchy approach
learning algorithms
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分类号
TP273.4
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名周培源湍流理论概述
被引量：3
- 4
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作者
林建忠
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机构
宁波大学机械工程与力学学院
浙江大学航天航空学院
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出处
《力学与实践》
北大核心
2022年第5期1129-1142,共14页
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文摘
2022年是周培源先生(1902年8月28日—1993年11月24日)诞辰120周年,为怀念一代宗师,本文对周先生长达半个多世纪的湍流研究历程以及建立的湍流理论进行了概述,内容包括湍流“前模式理论”,涡旋结构的湍流统计理论,相似性理论和逐级逼近方法,最后就周先生对湍流研究做出的贡献进行了总结。
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关键词
周培源
湍流
模式理论
涡旋结构
准相似性理论
逐级逼近
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Keywords
Chou Peiyuan
turbulence
model theory
vortex structure
pseudo-similarity theory
method of successive approximation
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分类号
O357.5
[理学—流体力学]
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题名模拟退火法快速逼近解求模型参数
被引量：3
- 5
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作者
李成贤
杨发群
李成皓
霍成胜
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机构
青海省第三地质矿产勘查院
湖南省龙山县国土资源局
中国石油天然气管道局天津设计院
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出处
《测绘地理信息》
2016年第4期45-47,51,共4页
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文摘
针对最小二乘算法对非线性模型进行参数估计时需要求导计算,当函数模型比较复杂时求导比较困难,并且容易产生模型误差的情况,提出用模拟退火法解求模型参数,模拟退火法是一种概率通用算法,基于在一个特定的定义域中进行随机搜索,要准确高效地搜索出结果,就需要尽可能地缩小定义域的范围,提出快速搜索算法,逐级逼近参数的精确值,提高了模型参数估计的效率和准确度,得到了很好的效果。
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关键词
模拟退火法
参数估计
逐级逼近
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Keywords
simulated annealing
parameter estimation
successive approximation
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分类号
P207.2
[天文地球—测绘科学与技术]
O211.67
[理学—概率论与数理统计]
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