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自适应自然单元法研究——自适应细化

岩土力学 2007年第S1期28卷 295-299页

作者：卢波丁秀丽邬爱清长江科学院水利部岩土力学与工程重点实验室武汉430019

对h型自适应自然单元法的自适应细化方案进行了初步研究。在ZZ误差分析的基础上实现了节点的自动加密,使得随着自适应细化的进行,求解误差减小,而且误差分布趋于均匀。在数值分析中,主要有两种误差来源——插值误差和积分误差。随着节... 详细信息

对h型自适应自然单元法的自适应细化方案进行了初步研究。在ZZ误差分析的基础上实现了节点的自动加密,使得随着自适应细化的进行,求解误差减小,而且误差分布趋于均匀。在数值分析中,主要有两种误差来源——插值误差和积分误差。随着节点的加密,Delaunay三角形的尺寸随之减小,三角形内的应力场趋于线性分布,那么插值误差和积分误差也都会随之减小。因而,h型自适应分析可以同时减小上述两种误差而达到不断提高求解精度的目的。由于自然单元法求解依赖于求解域内离散节点的Voronoi结构,建议的细化方案中新节点的引入只需局部调整Delaunay结构,算法的实现极为容易,程序实现简单、高效。研究表明,建议的自适应方案是可行的,自然单元法特别适合进行h型自适应分析。

关键词：计算力学自然单元法 h自适应分析自适应细化

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自适应自然单元法研究——自适应细化

自适应自然单元法研究——自适应细化

第九届全国岩土力学数值分析与解析方法讨论会

作者：卢波丁秀丽邬爱清长江科学院水利部岩土力学与工程重点实验室

关键词：计算力学自然单元法 h自适应分析自适应细化

来源： cnki会议评论

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断裂相场模型的三维自适应有限元方法

应用数学和力学 2024年第4期45卷 391-399页

作者：裘沙沙刘星泽宁文杰姚伟岸段庆林大连理工大学工业装备结构分析优化与CAE软件全国重点实验室辽宁大连116024 大连理工大学大连理工大学白俄罗斯国立大学联合学院辽宁大连116024

发展了鲁棒的预测-校正算法,建立了断裂相场模型的三维自适应有限元分析.相场模型可以方便地处理复杂的断裂问题,避免了额外追踪裂纹路径且没有网格依赖性.然而,三维相场建模往往需要非常精细的网格,这降低了求解效率.针对该问题,基于... 详细信息

发展了鲁棒的预测-校正算法,建立了断裂相场模型的三维自适应有限元分析.相场模型可以方便地处理复杂的断裂问题,避免了额外追踪裂纹路径且没有网格依赖性.然而,三维相场建模往往需要非常精细的网格,这降低了求解效率.针对该问题,基于交错求解方案发展了预测-校正网格自适应细化算法,实现了三维结构裂纹扩展的高精度分析.数值算例表明,所发展的方法能够准确合理地描述结构的裂纹扩展,同时网格可以在裂纹扩展的路径上自适应地细化.

关键词：断裂力学相场模型自适应细化有限元法三维裂纹

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面向精度可控的大规模结构化数据集约减方法

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第12期33卷 1795-1802页

作者：艾志玮冷珏琳夏芳王华维曹轶北京应用物理与计算数学研究所北京100094 中物院高性能数值模拟软件中心北京100088

科学与工程模拟产生的数据规模可达TB甚至PB量级,数据约减已成为降低I/O时间开销和存储成本的重要手段.为实现高精度的科学可视化和数据分析,面向大规模结构化数据集,提出一个精度可控的数据约减方法.该方法首先以可视分析数据的插值误... 详细信息

科学与工程模拟产生的数据规模可达TB甚至PB量级,数据约减已成为降低I/O时间开销和存储成本的重要手段.为实现高精度的科学可视化和数据分析,面向大规模结构化数据集,提出一个精度可控的数据约减方法.该方法首先以可视分析数据的插值误差为约束条件,根据物理场量的空间分布特征构造多层嵌套的自适应背景网格;然后,将原始数据插值映射到轻量化的背景网格,减少冗余数据的存储;最后,将约减后的数据集并行输出至高效存储的可视化文件.数据约减算法基于并行编程框架JASMIN实现,能够无缝对接基于JASMIN框架研发的数值模拟程序.经测试,并行算法可扩展至上万CPU核.数据约减方法已成功应用于无人机辐照电磁模拟,在不超过10%的相对误差范围内,将千亿结构网格数据集的规模降低了99.8%.基于约减数据绘制的图像与原始数据图像之间的峰值信噪比为47.08 dB,具有较高的相似度,满足可视分析的分辨率要求.

关键词：数据约减结构化数据集精度可控自适应细化多分辨率技术

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改进U型网络的眼底图像血管分割算法

改进U型网络的眼底图像血管分割算法

作者：詹涛江西理工大学

学位级别：硕士

眼底图像血管形态结构的检测与分析是眼科疾病的筛查、诊断、治疗和评估的重要组成部分。通过分析血管长度、宽度、分支模式和角度等形态学变化,临床医生可准确诊断眼科疾病。眼底图像血管分割是了解眼科疾病程度的关键指标,因此,开发... 详细信息

眼底图像血管形态结构的检测与分析是眼科疾病的筛查、诊断、治疗和评估的重要组成部分。通过分析血管长度、宽度、分支模式和角度等形态学变化,临床医生可准确诊断眼科疾病。眼底图像血管分割是了解眼科疾病程度的关键指标,因此,开发有效的自动血管分割方法对相关疾病的诊断至关重要。传统的人工分割方法非常烦琐、容易出错,而且耗时长。同时,眼底图像血管拓扑结构不规则、形态复杂和尺度变化多样,仅仅依靠人工方法难以对眼底图像血管进行准确的分割。计算机化的分割策略可以实现眼底图像血管的精确分割,减少眼科医生的注释时间和工作量,并提高与眼科疾病相关的临床诊断效率。因此,本文提出三种改进U型网络的眼底图像血管分割算法,包括融合多层空间注意的U型分割算法、多级自适应尺度的U型分割算法和多分辨率融合输入的U型分割算法。主要研究内容如下:(1)考虑到眼底图像细小血管分割不足、抗噪声能力弱等问题,提出一种融合多层空间注意的U型视网膜血管分割算法。首先在U型网络架构中将传统卷积替代为特征增强残差模块,增加通道注意机制对血管通道特征进行自适应增强;其次在网络底层添加密集空洞卷积模块,以扩大特征感受野和提取多尺度特征;最后在跳跃连接阶段增加三端空间注意模块,对特征提取进行自适应细化,同时有效地抑制眼底特征图中的噪声干扰。(2)围绕眼底图像中血管细小、尺度变化复杂等特点,提出一种多级自适应尺度的U型视网膜血管分割算法。一是在编码和解码结构部分引入残差模块,不仅可以加强通道特征传播能力,而且能强化模型对血管语义的有机选择。二是在网络底部嵌入多尺度特征提取模块,有效捕获多尺度血管特征。三是在编码-解码架构之间构建改进的自适应特征融合模块,旨在将编码相邻层次的特征有效融合传送至解码部分,提取更多有效的细小血管特征。四是在解码部分增加多级注意结构,实现对多层次特征信息的自适应细化。(3)针对眼底图像中血管与背景区域之间的对比度较低、尺度变化较大以及出血硬性渗出物等问题,提出一种多分辨率融合输入的U型网络,实现对眼底图像血管的精确分割。设计多分辨率融合输入架构为主干的粗略网络,保持高分辨率信息特征。将传统卷积替换为改进的Res Ne St优化血管分割边界特征;同时嵌入并行空间激活模块捕获更多的空间和语义特征信息。构架另一U型精细网络,旨在增强模型的微观识别和表示能力。一是底层增加多尺度密集特征金字塔模块提取血管的多尺度特征信息。二是利用特征自适应模块增强粗、细网络之间的特征融合,消除图像不相关的背景噪声。三是融合设计面向血管纹理细节的多重损失函数,增强网络对血管特征的关注度。本文在三个公开的眼底数据集上对上述三种算法进行验证。结果表明,三种分割算法能准确分割细小和完整的血管结构,整体性能优于现有大多数算法。

关键词：眼底图像血管分割自适应特征增强多尺度特征融合自适应细化多分辨率融合多重损失函数