20、有限元 - 边界元方法(FEM - BEM)详解

有限元 - 边界元方法(FEM - BEM)详解

1. FEM - BEM 简介

在辐射和散射模拟中,吸收边界条件至关重要。此前考虑的吸收边界条件有单向波方程的离散化和完美匹配层。另一种开发吸收边界条件(ABC)或辐射边界条件的方法是在域的边界上使用表面积分方程。

将有限元方法(FEM)与边界上的表面积分方程相结合,通常称为 FEM - BEM 方法,偶尔也称为有限元 - 边界积分方程(FEM - BIE)方法。

2. FEM - BEM 线性系统推导

为推导 FEM - BEM 算法的线性系统,这里采用加权残值法。对于亥姆霍兹方程((∇^2 + k^2)φ = f),其残差误差为:
(r = ∇^2φ + k^2φ - f) (8.66)
与一组测试函数(t_m(r))形成内积并令结果为零,得到:
(\langle t_m, r\rangle = \int_V t_m(\nabla^2φ + k^2φ - f)dV = 0) (8.67)
这就是偏微分方程(PDE)的弱形式。通过类似推导可得 PDE 的弱形式为:
(\int_V (\nabla t_m · \nabla φ - t_mk^2φ)dV - \int_S t_m\frac{\partial φ}{\partial n}dS = -\int_V t_m f dV) (8.68)
方程左边第一项会产生 FEM 类型的线性系统,第二项会产生一个耦合矩阵,将 FEM 线性系统与表面积分方程的 BEM 线性系统联系起来。

为离散该方程,需要域(V)内部解的未知量和边界上场的法向导数的未知量。在(V)内部,将未知场展开为基函

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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