摘要
本申请公开了一种爆炸冲击波模拟的SPH数据轻量化处理方法,涉及爆炸分析技术领域,该方法包括:获取原始粒子云数据并构建特征距离矩阵;在当前迭代过程中,开启多个并行线程并确定各个并行线程对应的最近邻K值;对于任意一个并行线程,基于K近邻算法构建得到邻接矩阵;利用谱聚类算法对邻接矩阵进行降维处理,转换得到轻量化粒子云;评估轻量化粒子云与原始粒子云的综合误差,并进入下一次迭代,直至综合误差小于误差阈值,或者达到最大迭代次数时得到最优粒子云。利用并行计算机制将K近邻算法和谱聚类算法有机结合,实现了对粒子云数据的降维和多尺度特征提取,增强了爆炸分析结果的准确性,提高了计算效率。
技术关键词
综合误差
粒子
矩阵
谱聚类算法
K近邻算法
压强
冲击波
数据
拉普拉斯
多尺度特征提取
聚类分析方法
元素
特征值
误差加权
参数
非线性
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