结构动力响应分析的多重网格方法

提出了一种适合于有限元分析中求解结构动力响应的多重网格方法,该方法利用初始网格下的结果,通过双线性插值技术得到网格变化后新的近似位移向量,然后由多重网格迭代过程求解结构动力响应问题。在多重网格迭代的前光滑过程中,选择了共轭梯度法提高其收敛率;在粗网格校正过程中,给出了一种近似求解位移向量误差的方程;在后光滑过程中,选择了Jacobi松弛迭代提高解的光滑性。该方法将网格离散过程和数值求解过程结合在一起,建立了一个网格细分后结构动力响应问题的快速重分析方法,与传统有限元方法相比较,具有计算简便、迭代步骤少,运算时间短等特点,可以作为结构动力问题自适应有限元分析的一种十分有效的工具。同时,本文还给出了一种简单实用的时间步长划分的自适应方法。     

混合威布尔分布参数估计的L-M算法

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的机械系统或零部件的可靠性寿命数据,为提高混合威布尔分布未知参数估计的精度,利用非线性最小二乘理论,建立了小子样条件下两重混合威布尔分布参数优化估计模型,将L-M算法用于优化求解。以概率图参数估计法的结果作为迭代初始值,提高了迭代求解的速度。计算实例表明利用该方法估计混合威布尔分布参数是可行的,而且能够获得较精确的结果。     

分析电磁散射问题的MGFFT方法

采用多重网格法(MG)分析电大尺寸物体的电磁散射,这种MG方法与已有的几种多重矩量法有本质的不同,与其他多层方法相比,它是一种高效率的迭代方法。再利用积分方程的卷积特性引入FFT方法快速计算迭代过程中矩阵与矢量的乘积,从而构成MGFFT新算法,数值结果表明MGFFT方法具有很高的计算效率,适用于电大尺寸问题的分析。     

基于多重网格法的三维有限元程序设计

为了提高普通有限元方法在解决大型工程计算问题时的收敛性和准确性.文中在普通有限元方法的网格信息预处理过程和迭代求解过程中加入了多重网格方法的迭代方法和校正技术,使其与有限元方法有机地结合在一起,成功地构造了一种多重网格有限元法,并用FORTRAN95语言编写了面向对象的源代码SAFEM.数值验证表明,此方法收敛稳定、快速,且具有很高的精度,在加密网格与ABAQUS网格同样的条件下,能使其数值解与理论解的相对误差在1%之内,比ABAQUS解的相对误差稍低,而计算时间远远短于ABAQUS的求解时间,显示出极大的工程实用价值.     

三维不可压非定常流动的数值计算

采用多重网格法对三维不可压非定常粘性流动进行了数值实验，控制方程在非结构网格上用有限体积法进行离散，本文计算了雷诺数为100情况下的圆柱绕流问题，计算结果与实验结果和国外的计算结果基本吻合，说明了该方法的准确性和有效性。     

基于BP神经网络和多元Taylor级数的混合定位算法

针对多元Taylor级数算法定位精度严重依赖初始值的问题,提出一种新的混合定位算法。通过BP神经网络定位算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明:混合定位算法的精度更高,并且减少了网格间距对定位精度的影响。     

平面弹性力学问题的离散元网格自适应方法

根据连续介质平面弹性力学离散及元法的基本原理，分析了解决平面弹性力学问题的离散元网格自适应方法.基于界面位移提出了离散元相对误差评价指标及相应的后验误差分析方法.在此基础上给出了连续介质离散元法网格自适应策略.与有限元法相比，离散元法的网格自适应策略具有原理简单、无奇点和单元畸形、实施方便的优点.2个典型的数值算例表明，提出的离散元相对误差评价指标以及相应的网格自适应策略能够很好地模拟平面弹性力学应力集中现象和边界效应，自适应网格与相应的有限元分析结果一致.     

基于泊松形状信号的网格模型部件分割算法

为了将网格模型分割成若干个有意义的部件,提出了一种基于网格模型结构信号的分割算法.通过构造网格模型对应的体素模型,基于体素模型求解泊松方程得出每个体素对应的泊松形状信号;根据网格模型顶点与体素模型的对应关系,计算出网格模型中每个三角面片对应的泊松形状信号;采用Mean-Shift算法将每个三角面片对应的泊松形状信号进行聚类;最后基于泊松形状信号值,提取网格模型主要部件,并精化分块结果边界,从而达到网格模型部件分割的目的.实验表明,该算法能对具有部件结构特征的实体模型有较好的分割效果、鲁棒、速度快,与物体各个部件刚体变换无关.     

非定常渗流计算的移动网格方法

本文应用一种基于调和映射的移动网格方法计算非定常渗流,该方法将偏微分方程求解与网格移动算法分开,且需要在新生成的网格上插值更新解.本文通过计算一个关于梯度的控制函数,使得网格加密与希疏化是随着水力梯度的变化自动实现的.从而提高整体解的精度.     

An element-free Galerkin method for ground penetrating radar numerical simulation

An element-free Galerkin method(EFGM) is used to solve the two-dimensional(2D) ground penetrating radar(GPR)modelling problems, due to its simple pre-processing, the absence of elements and high accuracy. Different from element-based numerical methods, this approach makes nodes free from the elemental restraint and avoids the explicit mesh discretization. First, we derived the boundary value problem for the 2D GPR simulation problems. Second, a penalty function approach and a boundary condition truncated method were used to enforce the essential and the absorbing boundary conditions, respectively. A three-layered GPR model was used to verify our element-free approach. The numerical solutions show that our solutions have an excellent agreement with solutions of a finite element method(FEM). Then, we used the EFGM to simulate one more complex model to show its capability and limitations. Simulation results show that one obvious advantage of EFGM is the absence of element mesh, which makes the method very flexible. Due to the use of MLS fitting, a key feature of EFM, is that both the dependent variable and its gradient are continuous and have high precision.     

二维弹性波方程反问题的脉冲谱——多重网格迭代算法

提出了一种利用多重网格方法快速求解正问题，脉冲谱技术求解反问题，有限元技巧避开Ｇｒｅｅｎ函数计算的分层反演弹性参数的迭代算法，数值算例表明，此种反演技术是十分有效的。     

The Algorithm of Intelligent Compensation in Flexible Material Processing

1 Introduction Single-needle quiltingis a typical flexible material process which makes large ,strong third-di mension andcolorful patterns .It also has some process like suturing followthe track of prearranged purfle . Because of thematerial distortion,the practical track always offsets presetted onein highspeed quilting.All theseissues affectthe products’quality.Althoughthe compensatory algorithmis carried out for distortion and processingspeed,itstill can’t meet the requirement of high q…     

改进的输出误差法用于不稳定飞机参数辨识

为解决输出误差法在不稳定飞机参数辨识过程中的数值发散问题以及初值依赖问题,设计了一种结合神经网络、粒子群优化算法以及Levenberg-Marquardt算法的系统辨识方法。首先,为解决输出误差法的数值发散问题,以神经网络拟合待辨识系统的动力学特性。不同时刻的飞行试验数据用于训练神经网络,训练好的网络可以直接对下一时刻的运动状态进行预测,从而避免对不稳定运动方程的求解。其次,基于粒子群优化算法搜索Levenberg-Marquardt算法中的最佳阻尼因子,并以改进的LM算法替代输出误差法中的高斯-牛顿算法。接下来,改进的LM算法与训练好的神经网络结合得到了一种新的参数辨识算法。最后,基于不稳定飞机的闭环仿真飞行试验数据对提出的算法进行了验证。研究结果表明:与传统的最小二乘法和人工稳定的输出误差法的估计结果相比,所采用的算法具有更高的估计精度;同时,所提出的算法中可以随机选取待辨识参数的初值,克服了输出误差法对参数初值的依赖。本文的研究成果可以直接用于其他不稳定非线性动力学系统辨识领域,经过修改后还可以用于其他非线性优化领域。     

基于L-M优化算法的多幅岩心荧光图像拼接

在多幅岩心荧光图像的拼接中,为了减小累计误差造成的拼接畸变,提出了一种基于L-M(Levenberg-Mar-quardt)算法的全局优化方法。该方法是在每一幅图像的初始球面投影参数的基础上,采用L-M算法进行迭代计算,在迭代过程中根据增长率δ的取值实时调整阻尼因子μ,从而不断更新迭代方向和迭代步长,求出最优投影参数集,使所有图像的全部的特征点经球面变换后的误差距离总和最小,实现全局配准。把该算法应用到多幅岩心荧光图像的拼接中,解决了累计误差造成的畸变问题,获得了满意的拼接效果。     

一种融合社交网络的叠加联合聚类推荐模型

为解决用户冷启动问题并提高推荐算法的评分预测精度,提出一种融合社交网络的叠加联合聚类推荐模型(SN-ACCRec),将用户社交关系融合到对评分矩阵的用户聚类中。根据社交关系理论分析用户社交关系,采用模糊C均值聚类的思想划分用户块,并利用k均值算法对评分矩阵的产品聚类,得到一次联合聚类结果。通过迭代方式获取用户和产品多层联合聚类结果,不断叠加多层聚类结果来近似评分矩阵,预期先后得到用户和产品的泛化和细化类别,实现对评分矩阵中缺失值的预测。采用十重交叉验证法对模型评估,试验结果表明,该模型有效降低了推荐中的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)和均方根误差(root mean square error, RMSE),同时在冷启动用户上也表现出了较好地推荐性能。     

一种用于Occam反演中搜索拉格朗日乘子的方法

Occam反演法由于其算法稳定,对初始条件要求不高,反演效果较好,在大地电磁反演中运用较多。不过其每次迭代都需要进行偏导数计算和大量的模型计算,以便搜索到最佳的拉格朗日乘子,这造成了计算量和计算时间的增加。Occam反演在每次迭代寻找最佳模型的过程中需要搜索合适的拉格朗日乘子使拟合差最小,搜索的方法一般使用进退法和扫描法,鲜少使用其他一维搜索方法。本文将牛顿迭代搜索法和二分法组合一起用于拉格朗日乘子的搜索,取得了较好的结果,减少了模型的搜索量,在一定程度上提高了计算速度。     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

提出了一种MIMO-OFDM(Multiple Input and Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中的信道估计实现方案.该算法采用STBC(Space-Time Block Code)训练序列,利用LMS(Least Mean Square)迭代算法估计信道响应,避免了矩阵的求逆运算,与基于MMSE(Minimum MeanSquare Error)的MIMO信道估计算法相比,具有运算复杂度低、跟踪能力强的优点.计算机仿真结果显示了该算法的有效性和优越性.     

应用Realizable k-ε湍流模型的振荡水翼绕流数值模拟研究

采用计算流体力学软件Fluent提供的Realizable k-ε湍流模型计算了振荡水翼的绕流问题,利用有限体积法求解雷诺平均N-S方程,空间离散应用二阶迎风格式,速度—压力耦合格式为SIMPLEC格式;为了验证该数值格式及湍流模型,计算了文献中的算例并做了对比;考察了不同参数对振荡水翼周围流场及受力特征的影响,研究表明在一定水翼攻角条件下,水翼振幅及振荡频率均对振荡水翼的涡结构产生发展及其受力特征具有明显的影响.     

基于GAMIT中、长基线解算在CORS系统中的应用与精度分析

目的研究GAMIT对地球模型的修正和主要误差参数的估计,在CORS系统建立过程中,中、长基线解算方法使基线数据解算更精确．方法方法中利用精密星历,通过GAMIT软件解算沈阳市某地区CORS系统中的基线,与常用徕卡LGO解算出的基线数据进行对比分析．结果在中、长基线解算结果中可以看出,LGO广播星历基线标准化均方根残差σ1在5．22～7．20mm、LGO精密星历基线在σ1 3．02—4．18mm、GAMIT基线σ1在1．06—2．73mm结论中、长基线解算采用广播星历精度较差,精密星历能够较好提高精度,GAMIT通过对地球模型的修正和主要误差参数的估计能够使基线数据解算更精确．