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MATLAB自适应网格细化算法代码实现。

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简介:
该软件利用比较在网格或其节点处计算出的度量值,从而实现二维网格的自适应网格细化。用户可以通过安装和下载,或者直接从存储库中提取该软件。为了验证软件的正常运行情况,建议在MATLAB环境中执行meshToyProblem.m脚本以及/或runAllTests.m脚本。无需进行额外的编译操作。算法的详细信息以及实际应用示例,可参考meshToyProblem.m脚本提供的代码。网格细化过程通常从由单个单元格构成的初始网格开始,其中每个像元由四个角点定义,每个角点对应一个独立的节点。这些节点被定义为具有度量值,该度量值与节点的(x, y)坐标位置相关联。adaptiveMesh.Node类用于表示这些节点,并负责计算评估指标。为了针对特定问题应用自适应网格细化技术,首先需要创建一个自定义类,该类继承自adaptiveMesh.Node类并重写getMetric()函数。例如,可以在tests文件夹中的ToyNode类中找到custonNode类的示例代码。要初始化由adaptiveMesh.Mesh类表示的网格结构,应首先实例化该类对象并指定边界条件和节点类:mapMesh=adaptiveMesh.Mesh(); bounds=[-1, 1, -1, 1];

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客服
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  • MATLAB节点定位-: adaptive mesh refinement
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    本项目提供了一种基于自适应网格细化(Adaptive Mesh Refinement, AMR)技术的MATLAB实现,用于提高节点定位精度。通过动态调整搜索区域,有效减少计算成本同时提升定位准确性。 MATLAB官方提供的代码支持二维网格的自适应网格细化功能。该软件通过比较在不同位置或节点处计算出的度量值来实现这一目的。为了使用此功能,请先安装并下载相关库,然后可以在MATLAB中运行meshToyProblem.m脚本和/或runAllTests.m脚本来验证程序是否正常工作。 自适应网格细化算法概述如下:初始阶段由单一单元格构成的网格开始进行操作,每个像元通过四个角来定义,并且这些角落代表独立节点。每一个节点都与一个度量值相关联,该度量反映了在特定(x,y)坐标位置下的某种特性或属性,具体计算方法由adaptiveMesh.Node类负责实现。 为了根据自己的需求运行自适应网格细化过程,你需要创建一个新的类来扩展现有的adaptiveMesh.Node类,并重写getMetric()函数。关于如何操作的一个示例可以在tests文件夹中的ToyNode类中找到。 初始化一个通过adaptiveMesh.Mesh类表示的网格时,请实例化该对象并指定边界和节点类型: ``` mapMesh = adaptiveMesh.Mesh(); bounds = [-1, 1]; ```
  • AMESHREF:高效的二维MATLAB
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    AMESHREF是一款高效实现二维自适应网格细化的MATLAB工具。它能够智能地调整网格密度,适用于复杂几何图形和流动问题中的数值模拟与分析。 ameshref 是一个基于 MATLAB 实现的二维自适应网格细化(Adaptive Mesh Refinement, AMR)工具,专门用于有限元方法(Finite Element Method, FEM)计算。该工具的核心功能在于通过动态调整网格分辨率来提高计算精度,在处理具有复杂几何形状或强烈局部不连续性的物理问题时尤其有效。 在2D自适应网格细化过程中,ameshref 首先创建一个基础网格,并根据问题特性如解的梯度、误差估计或其他用户指定准则对网格进行细化。这种方法允许增加需要更高精度区域的网格节点数量,在其他平坦区域保持较低密度以节约计算资源。 有限元方法是一种求解偏微分方程的数值技术,它将连续区域划分为互不重叠的小子域(即元素),并在每个元素上近似解。ameshref 利用 MATLAB 的强大功能和易编程性简化了FEM实现步骤,使用户能够专注于物理模型及算法设计而无需过多关注底层细节。 AMESHREF 的关键特点包括: 1. **网格生成与操作**:提供四边形和三角形网格的创建和编辑工具,以适应不同几何形状。 2. **误差估计器**:内置错误评估功能能指示哪些区域需要细化。通常通过比较粗细网格上的解来实现这一目标。 3. **自适应细化策略**:支持多种基于用户定义函数如梯度或残差的细化方法选择。 4. **自动代码生成**:可以为特定问题自动生成有限元求解代码,减少手动编程工作量。 5. **可视化功能**:提供图形界面和数据展示工具帮助观察网格结构及解分布。 使用ameshref进行2D自适应网格细化的一般流程包括: 1. 定义物理参数、边界条件等; 2. 根据几何形状创建初始基础网格; 3. 应用有限元方法求解问题; 4. 使用内置错误估计器评估当前结果质量; 5. 依据误差分析选择需要精细化的区域并生成新网格。 6. 迭代以上步骤直到达到预定精度标准或最大细化次数。 ameshref 是适合研究人员和工程师在 MATLAB 环境中进行复杂2D有限元模拟的强大工具,尤其适用于自适应网格需求场景。通过掌握其使用方法可以显著提高数值模型的精确度与效率并降低计算成本。
  • Toy-AMR:简易Python
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    Toy-AMR是一款简洁易用的Python工具包,专为实现自适应网格细化技术而设计,适用于科学研究和教育领域。 自适应网格细化(AMR)是Berger-Oliger方法的一种应用,用于有效求解双曲型偏微分方程。这种方法采用嵌套网格来提高所需区域的精度。之前的代码旨在扩展以解决Python中的守恒定律,并以此为基础建立适用于Fortran语言的AMR技术。
  • 二值
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    本项目提供一种高效的图像处理技术——自适应二值化算法的实现代码,适用于多种场景下的图像分割与增强。 自适应二值化方法优于OTSU算法,在图像分割前的二值化处理中效果更佳。结合MATLAB中的region函数可以有效检测图像特征。
  • LMS.zip_LMS滤波MATLAB_含详注释
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    本资源提供LMS(最小均方)自适应滤波算法的MATLAB代码实现,并包含详细的注释说明,便于学习和理解。 LMS自适应滤波算法的Matlab实现代码配有详细的注释,易于理解。
  • LMS、陷波器及RLS等五种MATLAB
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    本项目包含五种信号处理算法(LMS算法、自适应陷波器、自适应RLS算法等)的MATLAB实现,适用于学习和研究。 使用MATLAB求解线性调频信号的特征,并通过LMS算法计算滤波后的各种参数特征。
  • MATLAB遗传.zip
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    本资源提供了基于MATLAB实现的自适应遗传算法源代码,适用于优化问题求解和学术研究。文件包含详细的注释与示例数据,便于学习和应用。 自适应遗传算法是一种优化技术,它通过模拟自然选择和遗传学机制来寻找复杂问题的解决方案。这种算法能够根据搜索过程中的反馈来自适应地调整其参数设置,从而提高搜索效率并减少陷入局部最优解的风险。 在实际应用中,自适应遗传算法被广泛用于解决各种复杂的优化问题,如调度、路由规划以及机器学习模型的超参数调优等场景。通过引入动态调整策略(比如变异概率和交叉概率的变化),该方法能够在不同的问题环境下展现出更强的鲁棒性和通用性。 总之,自适应遗传算法为寻找全局最优解提供了一种有效的途径,并在众多领域内得到了成功应用和发展。
  • 基于Matlab的SaDE差分进
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    本研究利用MATLAB平台实现了SaDE算法,这是一种改进型差分进化算法,通过自适应策略优化参数设置,提升了复杂问题求解效率和精度。 实现了自适应差分进化(SaDE)算法,该算法中的参数(CR,F)由种群自适应生成,并提供了灵活的适宜度函数接口以解决复杂的优化问题。
  • 差分进
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    本项目旨在开发一种基于差分进化算法的自适应代码系统,通过动态调整参数提升优化效率和精度。 该代码是对DE(差分进化)算法的改进版本,采用了参数编码到个体中的方法,并实现了自适应调整控制参数的功能。关于具体的算法细节,请参考文献:Brest J. G., Greiner S., Boskovic B., et al. Self-adapting control parameters in differential evolution: A comparative study on numerical benchmark problems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2006, 10(6): 646-657。