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一类结合神经算子网络与贝叶斯神经网络的主动学习算法: 从微观数据学习集群行为的宏观模型
高正雅, 毛志平
计算物理    2024, 41 (6): 783-796.   DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8979
摘要134)   HTML1)    PDF (5030KB)(435)   

随着人工智能和科学计算的发展, 深度学习在数学建模中发挥着越来越重要的作用。本文发展了一类结合微观数据的主动学习算法对集群行为建立的宏观模型。具体来说, 针对Cucker-Smale模型, 结合微观粒子数据与部分机理, 发展了一类结合神经算子网络与贝叶斯神经网络的主动学习算法。该算法可通过群体行为的微观数据高效地建立对应的宏观Euler模型。最后通过一维和二维数值模拟验证了主动学习算法的有效性。

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基于复杂网络理论的电网耦合强度分配策略
高正, 邹艳丽, 胡均万, 姚高华, 刘唐慧美
计算物理    2022, 39 (5): 579-588.   DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8500
摘要245)   HTML8)    PDF (10062KB)(1026)   

为探究提高电网性能的线路耦合强度分配方法, 用临界同步耦合强度描述电网的同步能力, 通过对网络节点施加扰动功率的方式攻击电网来分析其动态鲁棒性。研究发现: 电网节点的局部拓扑结构和功率约束着节点的局部同步能力。一般情况下, 节点功率越大, 度值越小, 它的局部同步能力就越弱, 该节点与其邻居节点就越难达到局部同步状态。基于节点的局部同步能力, 提出一种输电线路耦合强度的非均匀分配策略, 即在网络总耦合强度不变的情况下, 适当增大局部同步能力较弱节点间线路的耦合强度, 减小局部同步能力较强节点间线路的耦合强度。研究表明: 这种方法可以在一定程度上优化网络的同步能力, 增强电网的鲁棒性。

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基于潮流追踪的电网同步性能优化及鲁棒性分析
邹艳丽, 高正, 梁明月, 李志慧, 何铭
计算物理    2020, 37 (5): 623-630.   DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.8137
摘要324)   HTML0)    PDF (4755KB)(1344)   
采用二阶类Kuramoto模型对电网进行合理建模,分别应用临界同步耦合强度和平均同步误差来描述电网的同步能力和鲁棒性.研究发现,发电机的功率分配对线路的传输功率影响较大,而电网中高负荷线路越多,网络越难同步.基于这一发现,首先在发电机功率均匀分配(EG)方式下,计算出每条线路的传输功率,然后基于潮流追踪算法提出一种发电机功率非均匀分配(TG)方式,即在发电总量不变的情况下,增大枢纽发电机节点的功率,减小边缘发电机节点的功率.该发电机功率分配策略可以在一定程度上降低网络的临界同步耦合强度,减小平均同步误差,改善电网的同步性能和鲁棒性.
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MLFMA用于三维电大复杂腔体电磁散射特性的快速计算
罗威, 高正平, 张怀武
计算物理    2007, 24 (4): 445-451.  
摘要357)      PDF (378KB)(1086)   
基于迭代物理光学法的多层快速多极子算法可高效、快速求解电大腔体的散射特性,给出混合算法的迭代公式.对工程上常见的弯曲较缓慢的S弯腔体,通过合适的分段结构化分组,避免两组之间存在的部分面元遮挡的情况,应用广义互易积分处理带有复杂终端的腔体.数值计算结果表明,所用方法准确并能极大地提高计算速度.
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应用自适应遗传算法的气动优化设计
王晓鹏, 高正红
计算物理    2000, 17 (5): 573-578.  
摘要246)      PDF (163KB)(1365)   
对简单遗传算法(SGA)加以改进,形成了气动优化设计中的自适应遗传算法(SAGA)。采用实数编码来表示种群中的个体,不需要进行二进制的编码和解码操作,并针对具体问题设计了杂交和变异算子,提高了优化设计的质量和效率。最后分别以翼型和机翼为例,应用自适应遗传算法对跨音速翼型和机翼的升阻比进行优化设计。
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