形状优化方法及计算机存储介质和终端设备

    公开(公告)号:CN116680763B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202310700966.5

    申请日:2023-06-13

    Abstract: 本发明涉及形状优化方法及计算机存储介质和终端设备,包括:根据偏微分方程约束的形状待优化问题,确定状态、伴随、正则方程;构建状态、伴随、正则方程神经网络代理模型;设定优化目标初始形状,将初始形状边界离散为若干形状表征点;在当前形状内部与边界分别采样若干配置点;优化状态损失函数,更新状态方程代理模型;优化伴随损失函数,更新伴随方程代理模型;优化正则损失函数,更新正则方程代理模型;计算形状表征点对应的形状优化方向,更新当前形状;判断是否结束形状更新。本发明利用神经网络求解方程的无网格特性,突破了传统网格依赖形状优化方法的瓶颈,可用于求解不同领域的形状待优化问题。

    形状优化方法及计算机存储介质和终端设备

    公开(公告)号:CN116680763A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310700966.5

    申请日:2023-06-13

    Abstract: 本发明涉及形状优化方法及计算机存储介质和终端设备,包括:根据偏微分方程约束的形状待优化问题,确定状态、伴随、正则方程;构建状态、伴随、正则方程神经网络代理模型;设定优化目标初始形状,将初始形状边界离散为若干形状表征点;在当前形状内部与边界分别采样若干配置点;优化状态损失函数,更新状态方程代理模型;优化伴随损失函数,更新伴随方程代理模型;优化正则损失函数,更新正则方程代理模型;计算形状表征点对应的形状优化方向,更新当前形状;判断是否结束形状更新。本发明利用神经网络求解方程的无网格特性,突破了传统网格依赖形状优化方法的瓶颈,可用于求解不同领域的形状待优化问题。

    面向偏微分方程求解的神经网络模型自动设计方法及装置

    公开(公告)号:CN117875410A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202410279586.3

    申请日:2024-03-12

    Inventor: 张博 杨超

    Abstract: 本申请公开了一种面向偏微分方程求解的神经网络模型自动设计方法及装置,该方法包括:基于神经网络模型的结构和含参激活函数构建进化搜索空间,并依据该搜索空间对神经网络模型进行基因编码;基于选择操作、交叉操作和突变操作,采用进化搜索策略在进化搜索空间中对神经网络模型进行搜索,直到预设的进化代数,其中,选择操作、交叉操作和突变操作用于在进化搜索空间中生成多个备选神经网络模型;选出进化最后一代中的最优神经网络模型个体用于偏微分方程的求解。本申请提供的方法实现了提升神经网络模型在求解偏微分方程时的精度和收敛速率的技术效果。

    基因组靶向修饰方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110484549A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910316583.1

    申请日:2019-04-19

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明涉及一种基因靶向修饰的方法,所述方法基于多元件的正负载体敲入策略,结合利用基因组定点修饰技术,将所述正负载体敲入目的基因。所述载体包含正元件和负元件。正元件中包含能够还原目的基因表达的基因编码序列,因而不会破坏基因的功能,负元件则主要是破坏內源基因功能的元件,同时,可以根据不同的目的设计外源DNA序列,从而达到荧光标记与转换、基因精确突变、基因拯救等多种效果。

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