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形状优化在计算科学与工程领域具有重要的应用，如何设计满足给定目标及物理约束的区域最优形状是一个具有百年研究历史的重要课题。形状导数是构造形状优化算法的关键所在，其不仅刻画了目标泛函关于区域的扰动变化率，还为形状梯度下降算法提供下降方向，其精度严重影响形状优化算法的收敛性。本人与合作者最近在形状优化问题的离散形状导数方面取得了重要进展。形状优化问题的形状导数具有两种表示方式，一类基于区域积分，另一类...
偏微分方程约束形状优化问题的改进的边界型离散形状梯度（龚伟）
偏微分方程 约束形状优化 边界型 离散形状梯度
2023/2/22
We propose in this paper two kinds of continuity preserving discrete shape gradients of boundary type for PDE-constrained shape optimizations. First, a modified boundary shape gradient formula for sha...
Academy of Mathematics and Systems Science, CAS Colloquia & Seminars：偏微分方程约束控制与优化：进展与挑战
偏微分方程 约束控制 优化
2023/5/5
以流体边界控制问题和形状优化为例，介绍本人在偏微分方程约束控制与优化领域的一些最新研究进展，并讨论本领域内的一些挑战性问题。
苏州纳米所刘欣研究员周扬帆等在深度学习优化算法研究方面取得进展（图）
刘欣 周扬帆 人工智能芯片 非线性.算法伪代码
2023/7/20
2022年来，在材料科学、人工智能芯片等前沿领域，深度学习（Deep Learning）受到广泛的研究和应用。具体来说，深度学习通过学习样本数据的内在规律和表示层次实现机器像人一样具有分析和学习的能力，因而在材料科学研究中可以帮助分析高维、非线性的特征数据；在人工智能芯片研发中可以提供高效、通用的网络模型。区别于传统的浅层学习，深度学习一般具有深层的神经网络模型结构，比如目前最复杂的深度模型BER...
通过夹具布局和夹紧力大小的优化可以提高薄壁件加工精度. 建立了夹具布局和变夹紧力分层优化模型. 首先, 以工件加工变形最小化和变形最均匀化为目标函数, 对夹具布局进行优化设计; 其次, 基于优化的夹具布局对变夹紧力进行设计. 采用有限元法计算工件的加工变形, 加工变形求解时综合考虑了接触力、摩擦力、切削力、夹紧力和切屑的影响. 采用遗传算法求解优化模型, 获得优化的夹具布局和变夹紧力. 通过实例...