三维复杂电磁散射问题等几何边界元快速计算方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

项目摘要

The Isogeometric Boundary Element Method has unique precision and dimensional advantages in solving open domain complex electromagnetic scattering problems, improving computational efficiency will effectively promote IGABEM in the industrial application. Relying on a deep understanding of the IGABEM characteristics, aiming at solving large complex electromagnetic scattering problems, the IGABEM discretization approach is constructed through a subdivision technique, and the singular integral problem should also be solved since the weak Kronecker property of the spline basis function; Further, the breakthroughs including the model reduction for reanalysis, fast multipole expansion for the boundary integral, fast linear equation solving for the dense unsymmetric matrix are proposed to accelerate IGABEM in different computational stages; Towards to support high-performance electromagnetic optimization design, an IGABEM-optimization collaborative fast computational method is proposed, by constructing the geometry and design subspace through 'a priori' knowledge, the searching path of numerical method and optimization method could be shortened synchronously. The project provides a theoretical foundation towards IGABEM in industry application, also supporting the IGABEM software development with our own intellectual property rights.
等几何边界元法在求解开放域复杂电磁散射问题时具有精度和维度优势,提高等几何边界元法计算效率是推动其工程应用的关键。本项目在深入分析等几何边界元法计算特点基础上,以求解大规模复杂电磁散射问题为牵引,建立基于细分样条技术的等几何边界元离散方法,解决弱克罗内克属性基函数奇异积分计算问题;在此基础上,突破模型降阶重分析、多极展开快速积分、稠密非对称线性方程快速求解等关键技术,提出针对等几何边界元不同阶段的快速计算方法;以支持高效电磁优化设计为目标,提出等几何边界元-优化协同快速求解方法,利用先验知识构造几何子空间和设计子空间,同步缩短数值算法和优化算法求解路径。本项目研究为推动等几何边界元实用化提供理论基础,为我国研发具有自主知识产权的高性能等几何边界元计算工具提供支撑。

结项摘要

本项目针对开放域复杂电磁散射求解问题,在深入分析等几何边界元法计算特点基础上,以求解大规模复杂电磁散射问题为牵引,建立基于细分曲面技术的等几何边界元离散方法,实现几何建模与数值分析的有效融合;在此基础上,突破模型降阶重分析技术,计算速度提升3个数量级、突破多极展开快速积分技术,计算由平方复杂度降为线性复杂度,突破稠密非对称线性方程快速求解技术,方程迭代次数降低1个数量级,有效提升了等几何边界元不同阶段计算效率;以支持高效电磁优化设计为目标,提出等几何边界元-优化协同快速求解方法,利用先验知识构造几何子空间和设计子空间,同步缩短数值算法和优化算法求解路径,优化迭代次数降低2个数量级。本项目研究为推动等几何边界元实用化提供理论基础,为我国研发具有自主知识产权的高性能等几何边界元计算提供工具支撑,相关成果在装备电磁优化设计、隐身与反隐身、SAR雷达成像及目标识别等领域有着广泛的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(2)
专利数量(1)
Efficient Searching With MCTS and Imitation Learning: A Case Study in Pommerman
使用 MCTS 和模仿学习进行高效搜索:Pommerman 案例研究
  • DOI:
    10.1109/access.2021.3061313
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Hailan Yang;Shengze Li;Xinhai Xu;Xunyun Liu;Yongjun Zhang
  • 通讯作者:
    Yongjun Zhang
Monte Carlo Simulation of Fractures Using Isogeometric Boundary Element Methods Based on POD-RBF
基于POD-RBF的等几何边界元法蒙特卡罗模拟裂缝
  • DOI:
    10.32604/cmes.2021.016775
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    CMES-COMPUTER MODELING IN ENGINEERING & SCIENCES
  • 影响因子:
    2.4
  • 作者:
    Lian Haojie;Wang Zhongwang;Hu Haowen;Li Shengze;Peng Xuan;Chen Leilei
  • 通讯作者:
    Chen Leilei
A sample-efficient deep learning method for multivariate uncertainty qualification of acoustic–vibration interaction problems
用于声振动相互作用问题的多元不确定性鉴定的样本有效深度学习方法
  • DOI:
    10.1016/j.cma.2022.114784
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering
  • 影响因子:
    7.2
  • 作者:
    Leilei Chen;Ruhui Cheng;Shengze Li;Haojie Lian;Changjun Zheng;Stéphane P.A. Bordas
  • 通讯作者:
    Stéphane P.A. Bordas
Generalized isogeometric boundary element method for uncertainty analysis of time-harmonic wave propagation in infinite domains
无限域时谐波传播不确定性分析的广义等几何边界元法
  • DOI:
    10.1016/j.apm.2022.09.030
  • 发表时间:
    2022-10
  • 期刊:
    Applied Mathematical Modelling
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Leilei Chen;Haojie Lian;Yanming Xu;Shengze Li;Zhaowei Liu;Elena Atroshchenko;Pierre Kerfriden
  • 通讯作者:
    Pierre Kerfriden
Efficient State Representation with Artificial Potential Fields for Reinforcement Learning
具有强化学习人工势场的有效状态表示
  • DOI:
    10.1007/s40747-023-00995-8
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
    Complex & Intelligent Systems
  • 影响因子:
    5.8
  • 作者:
    Hao Jiang;Shengze Li;Jieyuan Zhang;Yuqi Zhu;Xinhai Xu;Donghong Liu
  • 通讯作者:
    Donghong Liu

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其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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