1) finite element/Genetic Algorithms
有限元/遗传算法
2) genetic finite element method
遗传有限元法
3) GA-FEM
遗传有限单元法
1.
Based on data of focal mechanism and geological survey, the boundary forces and shear forces on the bottom of the upper crust are inversed with the pseudo-3D genetic algorithm finite element method (GA-FEM) for the Sichuan-Yunnan area (96°E～104°E, 22°N～30°N) in southwest China.
利用震源机制解和地质调查资料 ,运用伪三维遗传有限单元法反演了中国川滇部分地区 (96°E～ 10 4°E ,2 2°N～ 30°N)受到的边界作用和该地区底部所受的剪切作用力 。
4) generation-limited genetic algorithms
有限代遗传算法
5) finite element algorithm
有限元算法
1.
Using finite element algorithm and dividing scan sector into finite little cell which includes angle and d.
通过应用有限元算法,将雷达的波束扫描扇面分成有限个既包含有角度信息又含有距离信息的小单元,使难以求解的隐式超越方程模型化、简单化。
6) finite element method
有限元算法
1.
This paper presents the finite element method for water and heat coupling movement equations in SPAC system.
本文给出了ＳＰＡＣ系统中水热耦合运移方程的有限元算法，该算法将水热方程离散为一个块三对角代数方程组，使得水热参数同时被求出。
2.
In this paper,we discuss the finite element method for a class of second-order elliptic systems of partial differential equations with boundary value problems,and prove that the Galerkin approximate solutions have optimal order error estimates on H 1 and L 2-norm.
本文针对一类二阶椭圆型偏微分方程组的边值问题，提出了有限元算法，给出了有限元近似解在Ｌ２，Ｈ模下的最优阶误差估计式。
3.
This paper gives the theoretical results of the finite element method for two-order eliptic ordinary differential equations with two-point boundary value problems.
在［１］的基础上，进一步给出了二阶椭圆型常微分方程组有限元算法的理论结果，证明了变分问题解的存在唯一性及线性有限元近似解Ｕｈ按能量模一阶收敛到精确解Ｕ。
补充资料：数值遗传算法
分子式：
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
CAS号：
性质：基于自然界生物进化机制的一种全局最优化方法。在遗传算法中，被研究体系的响应曲面看作为一个群体，响应曲面上的每一个点作为群体中的一个个体，个体用多维向量或矩阵来描述，组成矩阵的和向量的参数(元素)相应于生物中组成染色体的基因。染色体用固定长度的二进制位串(bit string)表示。通过交换(染色体基因交换)、突变(改变染色体基因)等遗传操作，在参数的一定范围内进行随机搜索，不断改善数据结构，构造出不同的向量，相当于得到了被研究问题的不同的解(一个个体相当于一个解)。目标函数较优的点被保留，较差的点被淘汰，最后达到全局最优化。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条