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</p><p>較新版本的LS-DYNA嵌入了ALE計算結果映射技術。該技術是將低維模型計算結果映射到同維或高維模型中，在低維模型中采用細網格，得到精準計算結果，在高維模型中采用粗網格，減少計算耗時。采用*INITIAL_ALE_MAPPING關鍵字實現結果映射。</p><p><br></p>

ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(一)幾何重構 https://www.yqgqt.org.cn/post/1990726 本篇介紹二維混凝土細觀模型在ABAQUS中數字化重建技術的第二種方法——基于ABAQUS背景網格的圖像映射方法。

模型所采用的數據集中含有3個輸入變量和5個輸出變量，共193個樣本：輸入變量為一組輪轂上三個扭矩，輸出變量為五個節點的應力。② 建模和實驗方法：采用圖2所示的建模方法，對輸入和輸出之間的映射關系進行回歸分析建模。

傳統線性壓縮感知技術雖在光源單變量優化中實現了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強非線性映射關系，其線性假設難以精準刻畫優化變量與成像質量的關聯，導致優化精度與可制造性失衡。在此背景下，非線性壓縮感知（NCS）理論與SMO技術的融合成為突破瓶頸的關鍵，而數學模型的構建則是該融合技術落地的核心前提。

：ABAQUS中自帶了場定義模塊，通過粘貼坐標和對應變量值，自動實現插值映射。

圖2 基于DTEmpower軟件平臺的船舶興波阻力回歸分析，選取了GBDT、RandomForest和ExtraTrees算法建立輸入輸出變量的映射關系。

案例演示了兩種解決方案：1、在 Abaqus/Standard 中使用網格到網格的解映射 (Mesh-to-Mesh Solution Mapping)：當初始、網格嚴重畸變時，停止計算，基于當前變形構型生成新網格，并將所有場變量（應力、應變、狀態變量等）從舊網格“映射”到新網格，然后在新網格上繼續分析。

本文不做任何網格理論的探討（網格理論是純粹的數學理論），僅限于盡量簡單化的應用技術揭秘。 網格出現的思想源于離散化求解思想，離散化把連續求解域離散為若干有限的子區域，分別求解各個子區域的物理變量，各個子區域相鄰連續與協調，從而達到整個變量場的協調與連續。

可以看到所有相關變量良好的映射到規則網格上面。

圖 1 翼型繞流渦黏系數云圖【1】上圖展示了西北工業大學張偉偉教授等采用神經網絡算法，以高雷諾數翼型繞流的S-A湍流模型計算結果為訓練數據，重構出渦黏系數與平均流動變量之間的映射關系。模型對于亞音速翼型附著流動，實現了與原始SA模型相當的性能。2. 流場重構這種方法將幾何外形這樣的已知信息輸入網絡，直接獲得流場解。

目標是得到輸入輸出變量之間的映射關系；2. 建模方法和結果：圖1所示的建模方法采用了GBDT、隨機森林和AIAgent等多種算法進行回歸分析，最終選取精度最高的模型；圖1 基于DTEmpower軟件平臺的輪轂強度分析建模流程和結果。首先利用AIPOD的智能采樣功能計算生成數據集，然后在DTEmpower中進行建模分析3.

要執行線性回歸，我們首先需要定義一個假設函數，將輸入變量映射到輸出變量。在這種情況下，假設函數是以下形式的線性方程：y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn其中 y 是預測的降雨量，x1， x2， ...， xn 是輸入變量，b0， b1， b2， ...， bn 是在訓練期間學習的系數。

數據集介紹：該數據集為天洑軟件的客戶提供的工業數據集，含有15維輸入變量V1、V2、...、V15和1維輸出變量EQV1，數據集中共含有2400個樣本，目標是建立輸入變量和輸出變量的回歸模型。ii. 建模方法：采用圖4所示的建模方法，對輸入和輸出之間的映射關系進行建模。

回歸旨在根據一個或多個輸入特征預測連續目標變量。 在時間序列預測中，目標變量是時間序列的未來值（例如，未來日期的股票價格、未來時間步長的溫度）。SVR 作為一種回歸技術，學習一個模型，該模型將歷史時間序列數據（特征）映射到相應的未來值（目標變量）。 時間序列預測中 SVR 的輸出是一個連續值，表示時間序列的預測未來值。

3.I/O映射與邏輯關聯在PLC編程軟件中，將諾冠閥島的輸入/輸出地址與PLC的變量表進行映射。輸出映射：將PLC的Q點（輸出）對應到閥島的具體閥位（如Valve1,Valve2），從而控制提升閥的開啟與關閉。輸入映射：將閥島的I點（輸入）對應到PLC的M區或I區，用于讀取閥門的反饋信號（如閥芯位置反饋、故障報警信號）。

低壓開關電弧仿真流程注：標準麥克斯韋映射功能用于將麥克斯韋量映射到Fluent網格UDF用于將Fluent網格的電導率映射到Maxwell網格 電弧仿真結果 電流從右向左流動。電路已斷開（電極已分離）。但是，仍然有電流流過電弧。分流板將電弧趕走并斷開電路。

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圖 3 CNN表征可視化的研究思路Fig. 3 The research idea of CNN representation visualizationCNN預測過程: 實現從輸入變量到輸出預測的映射. 其中, 輸入變量對應的輸入空間被認為是人類可理解的空間(例如圖像和語言文本), 而特征編碼對應的特征空間經過了CNN的自動特征提取與特征組合.

Silverbullet算法整合了智能采樣技術和耦合優化技術，以及一套核心的參數指標動態協調全局優化和局部探索力度，從而實現在小樣本計算規模下優化性能的提升。對于無法精確給定取值范圍的設計變量，Silverbullet算法還提供了獨有的智能邊界探索（bound break）模式，該模式能夠不以額外增加探索次數為代價，智能地突破不當的邊界約束，主動探索被忽略的高效設計空間。 3.

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