适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法和系统，方法包括：对实验测量数据和模拟计算结果进行插值离散化处理；计算每个离散点处的逼近误差；获得各节点到测量边界的传播时间；基于各节点到测量边界的传播时间，计算各节点引起逼近误差的起始时刻；计算各节点对逼近误差的贡献权重；根据各节点对逼近误差的贡献权重，更新内部材料物性或者未测量边界处的物理量。本发明专利技术提出了贡献权重随时间差指数下降的快速权重分配方法，从而实现了成百上千个优化参量的快速优化，进而能够实现高精度获得样品内部物理性质或难以测量处的物理量。测量处的物理量。测量处的物理量。

【技术实现步骤摘要】
适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法和系统


[0001]本专利技术属于准等熵压缩实验
，具体涉及适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法和系统。

技术介绍

[0002]准等熵压缩实验技术是利用准等熵压缩装置光滑地压缩平面、柱面或者球面样品，使其沿准等熵压缩路径到达较高的压缩状态，通过测量压缩过程中的某些物理量，而后利用相应的数据处理方法处理实验数据即可获得样品的高压物性。实验中常常遇到只能测量到实验样品部分表面或界面处的物理量，而又想知道样品内部物理性质或者其它无法测量的边界或界面处的物理量的情况。数学上这一过程被称为逆问题求解。一种比较通用的数值求解方法是首先假设材料物性或者无法测量的边界处的物理量，而后利用高精度的数值计算软件模拟实验物理过程，而后利用优化方法不调整材料物性或者难以测量处的物理量，使得模拟结果逼近测量数据。这一过程称为基于迭代优化的正向数据处理过程(如图1所示)，虽然数学上不能保证解的唯一性，但是却具有简单实用的优点。但是基于迭代优化的正向数据处理过程中存在以下特点，一是优化参量多，达到成百上千个；二是物理过程的数值模拟需要耗费大量的时间。因此高效优化方法是其中的最为关键技术之一，其优化能力和效率直接决定了所获得数据的准确性和计算时间。目前业内一般采用共轭梯度算法、遗传算法、退火算法等常规优化方法，这些方法具有普适性强的特点，但是对于有成百上千个优化参量的优化，其优化效率较低，所需迭代次数多，导致整个数据处理过程所需的时间长。

技术实现思路

[0003]为了解决现有优化技术优化效率较低的问题，本专利技术提供了适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法。本专利技术提出了贡献权重随时间差指数下降的快速权重分配方法，从而实现了成百上千个优化参量的快速优化，进而能够获得高精度的样品内部物理性质或者测量难以接近处的物理量。
[0004]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0005]适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法，包括：
[0006]对实验测量数据和模拟计算结果进行插值离散化处理；
[0007]计算每个离散点处的逼近误差；
[0008]获得各节点到测量边界的传播时间；
[0009]基于各节点到测量边界的传播时间，计算各节点引起逼近误差的起始时刻；
[0010]计算各节点对逼近误差的贡献权重；
[0011]根据各节点对逼近误差的贡献权重，更新内部材料物性或者未测量边界处的物理量。
[0012]优选的，本专利技术的插值离散化处理过程具体为：
[0013]将实验测量数据和模拟计算结果进行插值离散化处理，得到实测曲线y
exp
(t
i
，r0)，i＝1，2，...，M、数值模拟计算获得的测量点处物理量曲线y
sim
(t
i
，t0)，i＝1，2，...，M和节点处声速v
sim
(t
i
，t
j
)，i＝1，2，...，M，j＝1，2，...，N。
[0014]其中，t
i
表示第i时刻，r0表示测量处，r
j
表示第j个节点位置，N表示节点数，M表示离散时间点数。
[0015]优选的，本专利技术的逼近误差通过下式计算得到：
[0016]err(t
i
)＝w1·
e1(t
i
)+w2·
e2(t
i
)；
[0017]其中，
[0018][0019]e
abs
(t
i
)＝y
sim
(t
i
，r0)
‑
y
exp
(t
i
，r0)；
[0020][0021][0022]式中，w1和w2是可调优化参数，0≤w1≤1并且w1+w2＝1。
[0023]优选的，本专利技术的传播时间通过下式计算得到：
[0024][0025]其中，r
k
表示第k个节点，k＝1，2，
…
，j，v
sim
(t
i
，r
k
)表示t
i
时刻节点r
k
处声速，v
sim
(t
i
，r
k
‑1)表示t
i
时刻节点r
k
‑1处声速。
[0026]优选的，本专利技术的起始时刻通过下式计算得到：t
start
(t
k
，r
j
)＝t
k
‑
αΔt(t
k
，r
j
)；其中，α为可调优化参数，且α≥0；t
start
(t
k
，r
j
)表示对t
k
时刻误差err(t
k
)有贡献的内部计算节点r
j
处物理量的起始时刻；
[0027]或者，t
start
(t
k
，r
N
)＝t
k
‑
αΔt(t
k
，r
N
)；其中，t
start
(t
k
，r
N
)表示对t
k
时刻误差err(t
k
)有贡献的内部计算未测量边界r
N
处的物理量的起始时刻。
[0028]优选的，本专利技术的计算各节点对逼近误差的贡献权重具体包括：
[0029]当t
i
≤t
start
(t
k
，r
j
)时，通过下式计算得到t
i
时刻内部材料物性mat(t
i
，r
j
)对误差err(t
k
)的贡献权重c(t
i
，t
k
，r
j
)或t
i
时刻未测量边界处的物理量x(t
i
，r
N
)对误差err(t
k
)的贡献权重：
[0030][0031]或
[0032]当t
i
＞t
start
(t
k
，r
j
)时，c(t
i
，t
k
，y
j
)＝0或c(t
i
，t
k
，r
N
)＝0；
[0033]其中，K为可调优化参数，K≥0，β为可调优化参数，β＞0。
[0034]优选的，本专利技术的更新过程具体为：
[0035][本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.适用于准等熵压缩实验数据逆问题求解的优化方法，其特征在于，包括：对实验测量数据和模拟计算结果进行插值离散化处理；计算每个离散点处的逼近误差；获得各节点到测量边界的传播时间；基于各节点到测量边界的传播时间，计算各节点引起逼近误差的起始时刻；计算各节点对逼近误差的贡献权重；根据各节点对逼近误差的贡献权重，更新内部材料物性或者未测量边界处的物理量。2.根据权利要求1所述的优化方法，其特征在于，所述插值离散化处理过程具体为：将实验测量数据和模拟计算结果进行插值离散化处理，得到实测曲线y
exp
(t
i
，r0)，i＝1，2，...，M、数值模拟计算获得的测量点处物理量曲线y
sim
(t
i
，r0)，i＝1，2，...，M和节点处声速v
sim
(t
i
，r
j
)，i＝1，2，...，M，j＝1，2，...，N。其中，t
i
表示第i时刻，r0表示测量处，r
j
表示第j个节点位置，N表示节点数，M表示离散时间点数。3.根据权利要求2所述的优化方法，其特征在于，所述逼近误差通过下式计算得到：err(t
i
)＝w1·
e1(t
i
)+w2·
e2(t
i
)；其中，e
abs
(t
i
)＝y
sim
(t
i
，r0)
‑
y
exp
(t
i
，r0)；)；式中，w1和w2是可调优化参数，0≤w1≤1并且w1+w2＝1。4.根据权利要求3所述的优化方法，其特征在于，所述传播时间通过下式计算得到：其中，r
k
表示第k个节点，k＝1，2，
…
，j，v
sim
(t
i
，r
k
)表示t
i
时刻节点r
k
处声速，v
sim
(t
i
，r
k
‑1)表示t
i
时刻节点r
k
‑1处声速。5.根据权利要求4所述的优化方法，其特征在于，所述起始时刻通过下式计算得到：t
start
(t
k
，r
j
)＝t
k
‑
αΔt(t
k
，r
j
)；其中，α为可调优化参数，且α≥0；t
start
(t
k
，r
j
)表示对t
k
时刻误差err(t
k
)有贡献的内部计算节点r
j
处物理量的起始时刻；或者，t
start
(t
k
，r
N
)＝t
k
‑
αΔt(t
k
，r
N
)；其中，t
start
(t
k
，r
N
)表示对t
k
时刻误...

【专利技术属性】
技术研发人员：周中玉，陆禹，谷卓伟，匡学武，李建明，袁红，唐小松，谭福利，孙承伟，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院流体物理研究所，
类型：发明
国别省市：