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帖子 設(shè)計(jì)仿真 | 基于MSC Nastran懸置優(yōu)化(三)
并利用優(yōu)化算法,基于數(shù)學(xué)規(guī)劃或啟發(fā)式算法對(duì)懸置剛度、安裝位置、安裝角度等進(jìn)行優(yōu)化,保證懸置系統(tǒng)解耦。這種方法簡(jiǎn)單、快捷。
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海克斯康設(shè)計(jì)與仿真 ??? 2年前
設(shè)計(jì)仿真 | 基于MSC Nastran懸置優(yōu)化(三)
帖子 基于NX Nastran的顯微鏡部件結(jié)構(gòu)靜力分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)
本文首先應(yīng)用NX 12.0軟件中的Nastran模塊[1]對(duì)顯微鏡支架部件進(jìn)行有限元分析,得出支架的應(yīng)力及位移云圖,觀察整個(gè)支架在受力情況下的變形量,分析材料的選取和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的可行性,驗(yàn)證結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。采用Nastran模塊對(duì)支架部件進(jìn)行有限元分析后再進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),免除了零件或樣機(jī)的制作,提前修正產(chǎn)品設(shè)計(jì)。
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Whitney ??? 2年前
基于NX Nastran的顯微鏡部件結(jié)構(gòu)靜力分析及優(yōu)化設(shè)計(jì)
視頻 遺傳算法原理及其matlab編程詳細(xì)講解—輕松快速入門啟發(fā)式優(yōu)化算法
課程背景:?jiǎn)l(fā)式算法是一類在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法,它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題,特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景:復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化:在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中,啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。機(jī)器學(xué)習(xí):在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。
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技術(shù)鄰直播 ??? 2年前
遺傳算法原理及其matlab編程詳細(xì)講解—輕松快速入門啟發(fā)式優(yōu)化算法
帖子 常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法總結(jié)(單純形,遺傳算法,貝葉斯優(yōu)化算法,粒子群算法等)
當(dāng)樣本數(shù)量少,且有約束優(yōu)化時(shí)適合使用ego方法。例如在評(píng)估晶體塑性模型參數(shù)時(shí)不過(guò)這些優(yōu)化算法經(jīng)常容易陷入局部最優(yōu),即優(yōu)化算法在搜索過(guò)程中被某個(gè)“看起來(lái)很好”的解吸引,不斷圍繞它進(jìn)行微小改進(jìn),最終卡在“局部低谷”而不是“全局最低點(diǎn)”。
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晶體塑性有限元 ??? 1年前
常用參數(shù)自動(dòng)標(biāo)定算法總結(jié)(單純形,遺傳算法,貝葉斯優(yōu)化算法,粒子群算法等)
帖子 36基于matlab的對(duì)分解層數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化。蟻獅優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,算術(shù)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD
基于matlab的對(duì)分解層數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化。蟻獅優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,算術(shù)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,遺傳優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,海洋捕食者優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,粒子群優(yōu)化VMD,麻雀優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,鯨魚(yú)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD。程序已調(diào)通,可直接運(yùn)行。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 2年前
36基于matlab的對(duì)分解層數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化。蟻獅優(yōu)化算法優(yōu)化VMD,算術(shù)優(yōu)化算法優(yōu)化VMD
帖子 基于灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的matlab算法
灰狼優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)MATLAB實(shí)戰(zhàn) 今天給大家分享灰狼優(yōu)化算法的MATLAB實(shí)戰(zhàn) ,主要從算法原理和代碼實(shí)戰(zhàn)展開(kāi)。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
基于灰狼算法優(yōu)化支持向量機(jī)的matlab算法
帖子 機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法
</li></ul><p><strong>機(jī)器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法類型</strong></p><p>有各種類型的優(yōu)化算法,每種算法都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。&nbsp;<strong>這些算法大致可分為兩類:一階算法和二階算法</strong>。</p><p><strong>1.
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仿真資料吧 ??? 1年前
問(wèn)答 abaqus優(yōu)化算法更新?

學(xué)生,接觸abaqus不久,請(qǐng)問(wèn)abaqus的優(yōu)化模塊(尤其拓?fù)?em>優(yōu)化),是否支持算法的更改(底層算法的更改或替換),軟件內(nèi)實(shí)現(xiàn)或者是軟件外的二次開(kāi)發(fā)接口實(shí)現(xiàn)都可以,如果有的話相關(guān)資料去哪里找,麻煩各位大佬了

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sky殘望 ??? 3年前
視頻 遺傳算法優(yōu)化應(yīng)用案例講解及編碼技巧
課程背景:?jiǎn)l(fā)式算法是一類在可接受的計(jì)算資源下尋找問(wèn)題近似解的算法,它們通常用于解決復(fù)雜的優(yōu)化問(wèn)題,特別是在傳統(tǒng)算法難以應(yīng)用或者效率不高的情況下。以下是啟發(fā)式算法的一些主要應(yīng)用前景:復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化:在工程、物流和供應(yīng)鏈管理中,啟發(fā)式算法可以幫助優(yōu)化復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和操作。機(jī)器學(xué)習(xí):在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),啟發(fā)式算法可以用來(lái)選擇特征、優(yōu)化模型參數(shù)或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。
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技術(shù)鄰直播 ??? 2年前
遺傳算法優(yōu)化應(yīng)用案例講解及編碼技巧
帖子 HGWOSCA-改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法1(Matlab)
00 文章目錄 1 灰狼優(yōu)化算法原理 2 改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法 3 代碼目錄 4 算法性能 5 總結(jié) 01 灰狼優(yōu)化算法原理 關(guān)于灰狼優(yōu)化算法的原理在前面的文章中已作了闡述,這里不再展開(kāi),想要了解的朋友可以點(diǎn)擊下面的鏈接查看。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
HGWOSCA-改進(jìn)的灰狼優(yōu)化算法1(Matlab)
帖子 孟錦豪等:基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標(biāo)優(yōu)化
由于NSGA-II遺傳算法具有運(yùn)算速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),選擇使用NSGA-Ⅱ算法對(duì)鋰電池均衡指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,并設(shè)計(jì)相應(yīng)的決策策略。
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能源阿陽(yáng) ??? 2年前
孟錦豪等:基于NSGA-II遺傳算法的鋰電池均衡指標(biāo)優(yōu)化
帖子 設(shè)計(jì)仿真 | 基于MSC Nastran懸置優(yōu)化(三)
并利用優(yōu)化算法,基于數(shù)學(xué)規(guī)劃或啟發(fā)式算法對(duì)懸置剛度、安裝位置、安裝角度等進(jìn)行優(yōu)化,保證懸置系統(tǒng)解耦。這種方法簡(jiǎn)單、快捷。
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MSC結(jié)構(gòu)軟件 ??? 2年前
設(shè)計(jì)仿真 | 基于MSC Nastran懸置優(yōu)化(三)
帖子 非洲禿鷲優(yōu)化算法MATLAB實(shí)戰(zhàn)
今天給大家分享非洲禿鷲優(yōu)化算法,主要從算法原理和代碼實(shí)戰(zhàn)展開(kāi)。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
非洲禿鷲優(yōu)化算法MATLAB實(shí)戰(zhàn)
帖子 基于 MIST 方法提出了點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的尺寸優(yōu)化算法(用于制造增材優(yōu)化等課題)
優(yōu)化問(wèn)題的目標(biāo)是整體結(jié)構(gòu)的剛度最大,實(shí)現(xiàn)方法是使整體結(jié)構(gòu)的總應(yīng)變能最小,約束包括體積約束和設(shè)計(jì)變量的上下限約束。結(jié)構(gòu)桿件的初始橫截面是通過(guò)體積約束確定的。算法優(yōu)化列式如下:圓環(huán)優(yōu)化的命令流如下(收費(fèi)內(nèi)容,也可以聯(lián)系qq:290539594).
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張小 ??? 3年前
基于 MIST 方法提出了點(diǎn)陣結(jié)構(gòu)的尺寸優(yōu)化算法(用于制造增材優(yōu)化等課題)
帖子 光刻技術(shù)第10期 | 矢量OPC的優(yōu)化算法
在此基礎(chǔ)上,最速下降(SD)算法等經(jīng)典優(yōu)化算法憑借其簡(jiǎn)潔高效的特性,被廣泛應(yīng)用于矢量OPC優(yōu)化流程中,通過(guò)梯度信息迭代更新掩模變量,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)函數(shù)的逐步收斂。
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武漢二元 ??? 4月前
光刻技術(shù)第10期 | 矢量OPC的優(yōu)化算法
帖子 光刻技術(shù)第13期 | 矢量SMO的SD優(yōu)化算法
梯度計(jì)算與變量替換是矢量SMO算法的理論基石,為離散優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為連續(xù)可解問(wèn)題提供了關(guān)鍵路徑;而同步型(SISMO)、交替型(SESMO)、混合型(HSMO)等優(yōu)化策略,適配了不同工藝場(chǎng)景下精度與效率的平衡需求,光源后處理技術(shù)更打通了算法優(yōu)化與實(shí)際制造的銜接壁壘。本文圍繞上述核心要素,系統(tǒng)解析矢量SMO優(yōu)化算法的內(nèi)在邏輯與實(shí)踐路徑。
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武漢二元 ??? 4月前
光刻技術(shù)第13期 | 矢量SMO的SD優(yōu)化算法
帖子 Abaqus|智能優(yōu)化算法的反演加強(qiáng)筋位置,提升薄壁結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性
尋找最優(yōu)位置的問(wèn)題是一個(gè)反問(wèn)題,可通過(guò)優(yōu)化算法來(lái)獲到最優(yōu)解。差分進(jìn)化算法是一種全局智能優(yōu)化算法,是遺傳算法的變體,可高效獲得最優(yōu)解。本文使用智能優(yōu)化算法對(duì)位置參數(shù)進(jìn)行了反演并使用遍歷搜索優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行了對(duì)比。2.問(wèn)題描述針對(duì)圖1優(yōu)化前所示結(jié)構(gòu),優(yōu)化軸向4個(gè)加強(qiáng)筋位置,使得屈曲載荷因子最大。圓筒高400mm,圓筒直徑為400mm,薄壁厚1mm,加強(qiáng)筋厚2mm。
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仿真社 ??? 4年前
Abaqus|智能優(yōu)化算法的反演加強(qiáng)筋位置,提升薄壁結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性
帖子 2-14 基于matlab的GA優(yōu)化算法優(yōu)化車間調(diào)度問(wèn)題
基于matlab的GA優(yōu)化算法優(yōu)化車間調(diào)度問(wèn)題。n個(gè)工作在m個(gè)臺(tái)機(jī)器上加工。已知每個(gè)工作中工序加工順序、各工序的加工時(shí)間以及每個(gè)工件所包含的工序,在滿足約束條件的前提下,目的是確定機(jī)器上各工件順序,以保證某項(xiàng)性能指標(biāo)最優(yōu)。程序功能說(shuō)明:共4個(gè)工件,每個(gè)工件3個(gè)工序,6臺(tái)機(jī)器,給出了每個(gè)工件的各工序能使用的機(jī)器序號(hào)矩陣Jm,求解最優(yōu)調(diào)度方案的加工時(shí)間。
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matlab應(yīng)用與學(xué)習(xí) ??? 1年前
2-14 基于matlab的GA優(yōu)化算法優(yōu)化車間調(diào)度問(wèn)題
帖子 基于Nx Nastran有限元分析的公鐵兩用半掛車車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化(上)
摘 要:采用Nx Nastran軟件對(duì)公鐵兩用半掛車車架的初始方案進(jìn)行有限元計(jì)算,并對(duì)超過(guò)許用應(yīng)力的區(qū)域(結(jié)構(gòu))進(jìn)行了原因分析,提出相應(yīng)的優(yōu)化改進(jìn)措施,最終優(yōu)化后的方案強(qiáng)度滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求,文章最后對(duì)公鐵兩用半掛車車架設(shè)計(jì)提出相應(yīng)建議,為同類型的車架設(shè)計(jì)提供了參考。
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Whitney ??? 2年前
基于Nx Nastran有限元分析的公鐵兩用半掛車車架結(jié)構(gòu)優(yōu)化(上)
帖子 蜘蛛猴優(yōu)化算法MATLAB實(shí)戰(zhàn)
蜘蛛猴優(yōu)化算法算法流程圖如下圖所示。
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Matlab心得交流 ??? 2年前
蜘蛛猴優(yōu)化算法MATLAB實(shí)戰(zhàn)
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