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建筑科学与工程学报 2014年第3期31卷 90-97页

作者：李苹任晓丹李杰同济大学土木工程学院上海200092 同济大学土木工程防灾国家重点实验室上海200092

根据多尺度力学的基本思想,将隐式梯度非局部化理论与串并联弹簧模型理论相结合,建立了混凝土细观随机断裂模型。通过引入微弹簧断裂应变为服从对数正态分布的随机变量,验证了混凝土材料微观断裂的不可控制性;通过引入非局部化比例,解... 详细信息

根据多尺度力学的基本思想,将隐式梯度非局部化理论与串并联弹簧模型理论相结合,建立了混凝土细观随机断裂模型。通过引入微弹簧断裂应变为服从对数正态分布的随机变量,验证了混凝土材料微观断裂的不可控制性;通过引入非局部化比例,解决了传统串并联弹簧模型的层数敏感性问题。对建立的模型从特征参数、局部应变与损伤的演化发展和层数敏感性几个方面进行了分析。最后,将模型结果与试验结果进行了对比,验证了该模型的正确性。研究结果表明:该模型计算效率高,且更加有利于在计算软件中实现。

关键词：混凝土隐式梯度非局部化细观随机断裂模型

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联邦元学习框架中模型压缩与隐式梯度优化算法研究

联邦元学习框架中模型压缩与隐式梯度优化算法研究

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作者：郭壮壮南京理工大学

学位级别：硕士

随着物联网技术、现代通信技术的快速发展,各种智能终端设备广泛应用到人们生活中,且产生的数据量呈爆炸式增长。这导致云计算很难提供用户低延迟的数据服务。因此,能够为用户提供快速服务的边缘计算技术应运而生。另外,边缘计算与机器... 详细信息

随着物联网技术、现代通信技术的快速发展,各种智能终端设备广泛应用到人们生活中,且产生的数据量呈爆炸式增长。这导致云计算很难提供用户低延迟的数据服务。因此,能够为用户提供快速服务的边缘计算技术应运而生。另外,边缘计算与机器学习结合,可在边缘侧对信息进行智能处理,即边缘智能。然而,边缘智能方案可能会引起用户隐私信息泄露。为此,本文提出基于边缘计算的联邦元学习方法,通过联邦学习的框架保护用户隐私;通过元学习的方法优化联邦学习聚合的全局模型参数,从而优化联邦学习框架。本文围绕上述工作展开研究,并取得以下成果:(1)针对联邦学习训练非独立同分布数据时性能较差的问题,提出了一种联邦元学习框架。在边缘终端采用模型无关的元学习方法对本地数据进行训练,并将训练得到的本地模型上传至中心服务器。中心服务器对各个终端上传的本地模型进行全局聚合,得到全局模型参数。在各个终端上,根据本地数据对得到的全局模型参数进行调整,从而实现对本地数据的快速、准确分类。仿真结果表明,与联邦学习框架相比,提出的联邦元学习框架,具有更好的数据适应性,且损失更低。(2)针对联邦元学习框架中边缘终端与中心服务器之间通信开销大的问题,提出了一种基于最小化误差的量化压缩优化方法。通过量化压缩减小上传模型参数的通信开销。针对量化压缩存在误差的问题,设计了一种动态调整量化区间边界的优化算法使误差最小化。仿真结果表明,提出的基于最小化误差的量化压缩优化方法可以在较小精度降幅下显著提升通信效率。(3)针对联邦元学习中可能存在梯度消失,高阶导数计算时时间复杂度高以及长路径存储时存储复杂度高等问题,提出了一种基于隐式梯度的联邦元学习优化方法。通过在本地训练中加入正则化项以避免梯度消失;在目标函数求解的过程中,使用隐式梯度的方法减少对计算和存储的需求。仿真结果表明,提出的基于隐式梯度的联邦元学习优化方法可以在不降低分类精度的情况下,减少计算和内存的开销。

关键词：无线通信边缘智能联邦学习元学习量化压缩隐式梯度

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基于隐式梯度型非局部损伤的裂缝形态模拟

基于隐式梯度型非局部损伤的裂缝形态模拟

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中国力学大会-2021+1

作者：张旭东黄薇侯丙昌孙峰中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院

裂缝形态数值模拟是研究材料断裂特征的重要手段。传统裂缝扩展的有限元方法由于应变软化后方程椭圆度的降低,存在网格依赖性问题。为解决裂缝扩展模拟过程中的网格尺寸效应,进一步在流固耦合渗流方程中引入渗透率与非局部化损伤变量的... 详细信息

裂缝形态数值模拟是研究材料断裂特征的重要手段。传统裂缝扩展的有限元方法由于应变软化后方程椭圆度的降低,存在网格依赖性问题。为解决裂缝扩展模拟过程中的网格尺寸效应,进一步在流固耦合渗流方程中引入渗透率与非局部化损伤变量的耦合关系,建立了水力压裂过程中裂缝扩展的非局部化有限元模拟方法。首先将模拟结果与"L"型脆性材料实验数据对比并进行网格敏感性分析,验证了其有效性,并且其计算准确性更高,损伤区域过渡更缓和。而后通过开展射孔角对裂缝扩展轨迹影响分析,研究了模型针对流固耦合裂缝扩展的可行性。结果表明,模拟的裂缝形态与实验结果吻合,利用非局部损伤本构的裂缝扩展模型能有效克服应变局部化问题,且裂缝扩展过程具有缝宽均匀、能有效避免裂缝前缘发散等优点。

关键词：隐式梯度非局部损伤流固耦合数值模拟

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