Hughes T J RSUPG的核心思想我們前面文章介紹的伽遼金法,在推導過程中,令權函數=插值函數。在對流主導情況下,這種對稱處理無法捕捉流動的方向性特征,因此迭代過程中,速度場逐漸發散。SUPG的核心思想,是修改權函數,引入迎風效應。增加的項一個只在流線方向上起作用的項。我的理解是人工給一個收斂的方向。
圖13.自動換根及線性運動選擇功能界面 ② 初級像差系數自動平衡 完成外形尺寸計算后就可以接著進行系統初級像差的平衡優化設計。此時按“下一步”命令鈕,窗體立即出現下一個畫面如圖14。其中列出兩個表格,一個是要求輸入各初級像差系數的目標值,另一個要求輸入系統各組元的PW參數的初始參考值及其權系數。參加優化設計的初級像差項目可選,選擇時使用工具條上插入和刪除按鈕進行操作。
圖3.變焦系統變焦運動動畫 圖4.填寫初級像差系數 ② 初級像差系數自動平衡完成外形尺寸計算后就可以接著進行系統初級像差的平衡優化設計。此時按“下一步”命令鈕,窗體立即出現下一個畫面如圖5。其中列出兩個表格,一個是要求輸入各初級像差系數的目標值,另一個要求輸入系統各組元的PW參數的初始參考值及其權系數。
圖3.變焦系統變焦運動動畫圖4.填寫初級像差系數 ② 初級像差系數自動平衡完成外形尺寸計算后就可以接著進行系統初級像差的平衡優化設計。此時按“下一步”命令鈕,窗體立即出現下一個畫面如圖5。其中列出兩個表格,一個是要求輸入各初級像差系數的目標值,另一個要求輸入系統各組元的PW參數的初始參考值及其權系數。
圖3 BP 網絡的預測 3 結合遺傳算法的工藝參數優化使用遺傳算法優化BP神經網絡的權值和閾值[8],種群中的每個個體都包含了一個網絡所有權值和閾值,個體通過適應度函數計算個體適應度值,遺傳算法通過選擇、交叉和變異操作找到最優適應度值對應個體[9]。本次遺傳算法尋優屬于無目標函數條件下的尋優計算,不需要利用BP神經網絡擬合得到目標函數的表達式。