谷歌Chrome浏览器插件
订阅小程序
在清言上使用

基于比例边界有限元法和灰狼优化算法的裂纹尖端位置识别

Applied Mathematics and Mechanics(2021)

引用 1|浏览0
暂无评分
摘要
基于比例边界有限元法(SBFEM)和灰狼优化(GWO)算法,提出了一种裂纹尖端识别方法.首先,借助SBFEM解决断裂力学问题特有的优势,快速准确地计算出反演所需的测点位移,并验证了正问题求解的正确性.其次,建立与裂纹尖端位置有关的目标函数,将求解裂纹尖端位置转换为求解目标函数最小值的优化问题.最后,采用GWO算法对目标函数进行了优化,进而搜索裂纹尖端的最佳位置.数值算例结果表明:利用SBFEM的高精度、半解析的优点,在反演过程中采用其求解正问题是非常有效的;GWO算法具有良好的全局收敛性,且相比经典的粒子群算法,能够更快速准确地搜索出裂纹尖端的位置;GWO算法具有较好的抗噪性.
更多
查看译文
关键词
grey wolf optimization algorithm,crack tip positions,crack tip
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要