2、拓扑优化中的p - 细化方法研究

拓扑优化中的p - 细化方法研究

1. 有限元分析基础

拓扑优化旨在通过设计变量在设计域内实现相对密度图的优化分布,以获得节点位移或应力等状态变量。在离散化过程中,采用四边形单元的非协调体素网格对域进行划分,使用的四边形单元包括4节点、8节点和9节点单元。

对于SIMP模型,假设线性各向同性弹性材料发生小应变位移,杨氏模量 $E$ 与相对密度 $\rho_e$ 的关系为:
$E(\rho) = E_{min} + (\rho)^p \times (E^0 - E_{min})$

从应变能推导每个单元的刚度矩阵,表达式如下:
$U^e = \frac{1}{2} \int_{\Omega_e} {\sigma^e}^t {\epsilon^e} dV = \sum_{e} \frac{1}{2} \int_{\Omega_e} {\sigma^e}^t {\epsilon^e} t dA = \sum_{e} \frac{1}{2} \int_{\xi} \int_{\eta} {\sigma^e}^t {\epsilon^e} Jt d\eta d\xi$

其中,${\sigma^e} = [D]{\epsilon^e} = [D][B]{q^e}$,$[B] = [B] (\xi, \eta) =
\begin{bmatrix}
N_{1,\xi} & 0 & N_{2,\xi} & 0 & \cdots & N_{n,\xi} & 0 \
0 & N_{1,\eta} & 0 & N_{2,\eta} & \cdots & 0

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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