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MATLAB中用于ABAQUS的PSO校准代码:利用粒子群优化进行连续循环本构模型的最佳参数标定

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简介:
本项目提供了一套基于MATLAB和PSO算法的工具包,专门用于ABAQUS软件中的连续循环本构模型参数校准。通过智能寻优,有效提升了材料模型的精确度与适用性。 使用MATLAB提取文件要素的代码用于ABAQUS-PSO校准,通过粒子群算法对连续循环本构模型进行最优标定。相关资料请参考:史密斯(Smith, CM),坎文德(Kanvinde)和AM迪尔莱因(GG Deierlein)的《使用粒子群算法对结构钢的连续循环本构模型进行校准》,ASCE工程力学杂志,143(5):04017012。 关于此代码仓库:最初由Chris Smith在2013年开发。他的原始代码可以找到,但注释较少,理解起来较为困难。我对其进行了详尽的评论,并进行了一些优化和功能添加。这段代码是我努力的结果(文斯·佩里科利 Vince Pericoli 2015)。 如何使用:通过MATLAB二进制(.mat)结构文件向例程提供物理测试结果及模型信息。同时,还需提供代表物理测试的FE模型模板ABAQUS输入文件。这些要求的具体示例如何可以参考./example/目录中的内容。只需加载.mat结构文件,并设置“粒子群”参数即可开始使用。

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客服
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  • MATLABABAQUSPSO
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB和PSO算法的工具包,专门用于ABAQUS软件中的连续循环本构模型参数校准。通过智能寻优,有效提升了材料模型的精确度与适用性。 使用MATLAB提取文件要素的代码用于ABAQUS-PSO校准,通过粒子群算法对连续循环本构模型进行最优标定。相关资料请参考:史密斯(Smith, CM),坎文德(Kanvinde)和AM迪尔莱因(GG Deierlein)的《使用粒子群算法对结构钢的连续循环本构模型进行校准》,ASCE工程力学杂志,143(5):04017012。 关于此代码仓库:最初由Chris Smith在2013年开发。他的原始代码可以找到,但注释较少,理解起来较为困难。我对其进行了详尽的评论,并进行了一些优化和功能添加。这段代码是我努力的结果(文斯·佩里科利 Vince Pericoli 2015)。 如何使用:通过MATLAB二进制(.mat)结构文件向例程提供物理测试结果及模型信息。同时,还需提供代表物理测试的FE模型模板ABAQUS输入文件。这些要求的具体示例如何可以参考./example/目录中的内容。只需加载.mat结构文件,并设置“粒子群”参数即可开始使用。
  • MATLAB算法(PSO
    优质
    本代码实现基于MATLAB的粒子群算法(PSO),用于解决各种优化问题。通过调整参数,用户可针对具体需求进行高效求解与应用探索。 1. 使用粒子群算法求解任意函数的最值(最大或最小)。 2. 在计算过程中实时输出寻优图像。 3. 最终生成gif文件以演示整个计算过程。 4. 允许用户修改粒子数量、迭代次数、精度以及目标函数等参数设置。 5. 代码中有大量注释,便于理解。
  • MATLABPSOSVM-PSO-FS:特征选择
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    本项目采用MATLAB实现了一种结合粒子群优化算法(PSO)与支持向量机(SVM)的特征选择方法,旨在通过智能搜索策略提升机器学习模型性能。 PSOSVM的MATLAB代码使用粒子群算法进行特征选择。运行MATLAB代码的第一步是执行PSO.m文件,并将数据集和SVM分类器替换为您选定的数据集和SVM分类器。如果发现错误,请联系相关人员。 参考文献:Sadegh Salesi 和 Georgina Cosma 博士,“一种新颖的用于特征选择的扩展二进制杜鹃搜索算法”,2017年第二届国际知识工程与应用大会(ICKEA),伦敦,2017年,第6-12页。DOI: 10.1109/ICKEA.2017.8169893 关键词:特征选择;优化;模式分类;随机过程;搜索问题;支持向量机;伪二元突变邻域搜索程序;扩展的杜鹃搜索算法;特征选择精度;Lévy飞行随机游走机制。 摘要:杜鹃搜索是一种最新的自然启发式元启发式算法,灵感来自杜鹃鸟积极繁殖的行为。
  • MATLAB-(含教程)PSO算法NARMAX辨识仿真实验
    优质
    本简介提供了一种基于MATLAB平台使用PSO算法对NARMAX模型进行参数估计的实验方法,包括详细教程和仿真分析。适合研究与学习控制系统建模。 基于PSO粒子群优化算法的NARMAX模型参数辨识MATLAB仿真教程及代码实现。
  • 算法期权——以Heston为实例.pdf
    优质
    本文探讨了运用粒子群优化算法对Heston随机波动率模型中的期权定价参数进行有效校准的方法,通过具体案例分析展示了该方法的应用效果和优势。 本段落探讨了利用粒子群算法来解决期权定价模型中的参数校准问题,并以Heston模型为例进行了详细分析。
  • PID
    优质
    本研究探讨了采用粒子群优化算法调整PID控制器参数的方法,以提升控制系统性能。通过模拟实验验证了该方法的有效性和优越性。 利用粒子群算法优化PID参数。
  • MATLAB算法(PSO)和差分(DE)源
    优质
    本资源提供MATLAB环境下实现的标准粒子群优化(PSO)与差分进化(DE)算法源码。适合初学者研究与学习,助力解决复杂优化问题。 标准粒子群算法(PSO)与差分进化算法(DE)的MATLAB源码。
  • 门控单元(PSO-GRU)据回归预测多变量输入(含Matlab程序及据)
    优质
    本研究提出了一种基于粒子群优化算法改进的门控循环单元模型,用于处理多变量输入的数据回归预测问题,并附有实用的Matlab代码和相关数据集。 基于粒子群算法(PSO)优化门控循环单元(GRU)的数据回归预测模型适用于多变量输入情况,并提供完整的Matlab程序及数据支持。此模型在运行时需要使用MATLAB 2020及以上版本的环境。
  • 算法ANFIS(2007年)
    优质
    本研究于2007年提出,采用粒子群优化算法对ANFIS模型参数进行优化,旨在提升复杂系统建模与预测精度。 粒子群优化算法是一种全局随机进化算法,通过粒子间的相互作用在复杂搜索空间中寻找最优区域。鉴于粒子群算法能够对整个参数空间进行高效并行搜索的特点,提出了一种结合最小二乘法与粒子群优化的混合学习方法来优化自适应神经-模糊推理系统的网络结构和参数设计。该混合学习算法加快了网络参数辨识的速度,并通过仿真验证了其有效性。
  • 算法锂电池识别研究.pdf
    优质
    本文探讨了使用粒子群优化算法对锂电池模型参数进行精确识别的方法,旨在提高电池性能预测和管理的准确性。 本段落探讨了基于粒子群优化算法的锂电池模型参数辨识方法。通过利用粒子群优化技术,研究者能够更有效地确定电池模型中的关键参数,从而提高对锂电池性能预测的准确性。该文为从事相关领域研究的技术人员提供了有价值的参考和借鉴。