徑向基函數及移動網格在Euler方程數值計算中的應用

以sph算法為代表的無網格方法在爆轟波的數值模擬中具有明顯的優(yōu)勢,采用sph算法模擬高能炸藥水下爆炸爆轟過程,得到了壓力、速度等時歷曲線.將數值模擬結果與理論和實驗方法得到的結果進行了對比分析,表明sph算法非常適宜處理高能炸藥水下爆炸的極短瞬時具有大變形和高度非均勻的動力學極端情形,且求解結果已達到了較高的精度。

本文研究了一維對流占優(yōu)擴散方程的初邊值問題.利用特征線法與楔形基無網格法,獲得了特征線楔形基無網格顯格式與隱格式算法.數值實驗表明算法具有精度高、計算簡單等優(yōu)點.

傳統(tǒng)的微分方程數值解方法求解對流占優(yōu)擴散方程時,往往產生數值震蕩現象,為了消除數值震蕩,本文構建了一種新的數值求解方法――無網格方法進行數值求解.該方法采用配點法并引入一種新的楔形基函數構建了楔形基無網格方法,不需要網格劃分,是一種真正的無網格方法,可以避免因為網格劃分而影響計算效率.通過對新的楔形基函數的理論分析,證明了本文方法解的存在唯一性.最后,分別通過一維和二維的數值算例,表明該算法計算精度高,可以有效消除對流占優(yōu)引起的數值震蕩,是一種計算對流占優(yōu)擴散方程數值解的高效方法.

自然單元法采用無網格的思想全域構造插值函數,它的求解精度高,計算時間少,可準確地施加邊界條件,兼具有無網格法和有限單元法的優(yōu)點和特點,是一種理想的用于巖土及地下工程分析計算的數值方法。文中簡要地介紹了自然單元法的基本理論,并針對巖土及地下工程問題特點,給出了一種無網格離散點的全自動布置方法。

柵格翼是采用一種蜂房結構設計的升力面和控制面,和傳統(tǒng)舵面相比具有鉸鏈力矩小、能在較大攻角下保持升力等特點,并得到了越來越廣泛的應用。由于柵格尾翼的特殊結構,網格生成具有很大的難度。本文采用了結構、非結構混合網格的辦法,在彈體和柵格翼的物面附近區(qū)域,生成適合粘性計算的大長寬比的結構網格,彈體網格和柵格翼網格之間采用非結構網格進行填充,滿足非結構網格和結構網格交接面的完全對接。本文基于結構/非結構網格體系采用有限體積方法求解ns方程,對不同舵偏角下的柵格翼構形進行了數值模擬,并通過實驗結果對數值方法進行了驗證。

基于非結構網格對翼型表面的積冰進行了數值模擬研究.通過求解氣體歐拉方程得到翼型的繞流流場,使用穿透型壁面邊界模擬水滴對翼型表面的撞擊,采用迭代法對水滴控制方程進行數值求解,得到翼型表面的水滴收集特性;采用不同的積冰凍結模型模擬霜冰和明冰的凍結過程;利用冰層時間推進法模擬積冰過程,基于積冰法向生長假設生成積冰外形.對naca0012翼型霜冰和明冰的結冰情況進行了預測研究,通過將冰形預測結果與實驗結果進行對比說明所提出的積冰模擬方法是有效的,最后分析了積冰對翼型氣動特性的影響.

張拉成形網格結構成形過程徑向位移分析——張拉成形網格結構由上弦、下弦、腹桿和環(huán)向桿件組成，為進一步明確該結構成形過程徑向位移特點，提出了兩種張拉方案：整體分次和分批分次，并由張拉方式對結構節(jié)點徑向位移的影響出發(fā)，選用ansys有限元程序，通過理論...

數值計算方法作為一個基礎性的一種數學計算，在安全多方計算中有著舉足輕重的地位，與安全多方計算緊密相連，本文主要研究定積分在安全多方計算中的應用。

提出了一種更有效的前向網絡——徑向基函數(rbf)神經網絡,以多、高層辦公樓為例,建立了工程造價的估算模型,運用matlab語言程序實現,同時采用同樣的樣本對bp網絡進行訓練,兩者結果比較表明,這種方法彌補了bp網絡存在的收斂速度慢,易陷入局部最優(yōu)等缺陷,從而大大提高了其實用性,是對造價估算方式的又一新的嘗試。

基于移動最小二乘法近似函數和以有限元網格作為積分背景網格的無網格法理論,對板料沖壓成形過程進行了數值模擬,利用罰函數法引入本質邊界條件處理成形過程中的接觸摩擦問題,并將模擬結果與有限元法計算結果進行對比,結果表明:無網格伽遼金法的計算結果與有限元法計算結果基本吻合,無網格伽遼金法作為新興的數值計算方法,具有前后處理簡單,精度高等特點,為板料沖壓成形的數值模擬提供了一種有效的新方法。

徑向基神經網絡在砂土液化評價中的應用——基于matlab6．5平臺鳊程，研究利用徑向基神經網絡進行砂土液化評價，探討了原始數據預處理方法、神經網絡構建、訓練、結果評價、主因子識別以廈與bp網的對比，表明了rbf網絡砂土液化評價的優(yōu)越性，同時給出了rbf網絡砂...

采用無網格算法對二維非定常膛口流場進行了數值模擬.將膛口計算域進行點云離散,采用曲線擬合計算傳播導數,用hllc格式計算數值通量,運用龍格庫塔法時間推進,得到了一系列隨時間順序的數值計算結果,描述了膛口流場的形成發(fā)展過程,清楚地顯示了流場波系結構的變化并對其進行了分析.計算結果與文獻及實驗結果相符,表明該數值計算方法可行,并且具有很好的激波捕捉能力和激波分辨率.

為了解決流固耦合問題中的物體大幅度運動帶來的困難,采用ale(arbitrarylagrange-euler)動網格方法跟蹤自由表面上浮體的運動。計算表明:浮體在無粘流體中的垂蕩與彈簧-物體的振動模型理論解符合得較好;浮體在粘性流體中的自由橫搖為阻尼運動,其橫搖角度隨時間的增加而減小,且在不同初始角度下運動系統(tǒng)的固有周期相當。在有外力力矩激勵時,外力力矩的周期與系統(tǒng)的固有周期相當時浮體橫搖運動趨于共振狀態(tài),運動幅度最大。計算結果驗證了計算程序的可靠性與精度。本文方法為ale方法應用于流體-多浮體耦合運動分析奠定了基礎。

針對現有水利應用系統(tǒng)在復雜業(yè)務應用中的困境,并結合水問題的特點,設計開發(fā)了水利應用網格平臺系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供了b/s和c/s相結合的用戶服務模式,實現了基于角色的用戶訪問控制,以及基于工作流模式的作業(yè)管理服務,并利用心跳機制對節(jié)點進行實時監(jiān)控。

2驗收通知 3現場驗收 通過 6入網申請 10單站優(yōu)化 13系統(tǒng)優(yōu)化 通過 15試運行 結束 1施工、自檢完成 y n n n 4數據更新 與核查 完成 5入網實施及測 試優(yōu)化方案 完成 yy nn 審批 7入網實施 8入網確認 y n n y 11單站性能驗收 y 9設備運行 通過 n y 14系統(tǒng)驗收 通過 12設備運行 通過 n 流程環(huán)節(jié) 責任部門 （人） 配合部門 （人） 本環(huán)節(jié)具體職責 （1）提供需驗收站交工、竣工資料（含每個站的硬件 板卡配置明細表、每個站的發(fā)貨清單以及相關設備的出 廠編號等相關信息），提供單站自檢測試報告，提出驗 收申請 （2）完成資源管理系統(tǒng)的資源信息錄入 2、現場驗收 通知 分公司客 建中心 監(jiān)理 發(fā)電子函件，提前3天通知廠家、施工單位、監(jiān)理、省 無線網絡運營中心及二級中心參加現場驗收 （1）設備及材料清點 （2）施工工藝檢查 （3）資源系統(tǒng)數據與現

為了驗證塑料排水板(pvd)處理軟黏土的固結效果,采用abaqus數值軟件建立二維軸對稱模型,并預附加應力50kpa加速軟土固結,分別對三種不同間距(1.0m、1.5m和2.0m),兩種不同軟黏土厚度(12m、20m)的排水過程進行模擬。在不同pvd芯棒間距下,完全固結12m和20m軟黏土層需要3~66個月；隨著pvd芯棒間距的減小,地基固結沉降速率顯著增加；距離pvd芯棒越近,超孔隙水壓力耗散越快。

負荷預測對電網規(guī)劃和售電市場調控具有重要意義。由于電力負荷與天氣、日期、區(qū)域等多個因素密切相關,存在較強的不確定性和非線性特征,導致傳統(tǒng)方法的負荷預測精度較低。為了提高負荷預測精度,提出基于正交投影徑向基函數極限學習機(oprbf-elm)的短期電力負荷預測算法。該算法將elm的隱含層節(jié)點替換為徑向基神經元,基于訓練誤差二范數最小化準則,采用正交投影計算輸出權值向量,并在核函數的數量取值范圍內索引獲取使得訓練集均方根誤差(rmse)最小的預測負荷結果。算法預測過程中只需要設置網絡的徑向基神經元(rbf)個數,不需要調整輸入權值及隱含層偏差,且正交投影能較好地消除輸入樣本特征之間的相關性,快速有效得到輸出權值向量,從而提高負荷預測精度。以我國某省電動汽車用電領域的負荷數據作為標準樣本進行仿真,仿真實驗驗證了該算法的可行性和有效性,與支持向量機(svm)和傳統(tǒng)rbf-elm相比,該算法的預測精度高、泛化能力強,具有廣泛的實用性。

汽輪發(fā)電機轉子徑向空氣流量分布數值計算——為減少大型空冷汽輪發(fā)電機轉子軸向的溫差及其熱應力，有必要對沿轉子軸向的各徑向風道內空氣質量流量分布進行研究。該文以150mw空冷汽輪發(fā)電機轉子為例，應用有限體積法，在實驗研究基礎上，求解轉子半軸向段通風道...

基于移動代理的網格計算模型的研究

論文對基于一般敷設條件下建立的架空光纜的懸鏈線數學模型進行了推導,分析了求解過程中遇到的問題,并討論了牛頓下山數值方法在懸鏈線方程中的應用。

研究了利用徑向基函數網絡建立垂柳莖體含水量的日變化模型。以swr喬木莖體水分傳感器測量垂柳莖體含水量的日變化數據為時間序列。通過調整系數sce、g,改變徑向基函數的輸入向量維數,以達到模型的精確化。設置輸入向量的維數分別為2、4、5,對輸入向量按照不同的維數進行分組后,輸入到神經網絡中進行訓練。為了得到模型的具體參數,選取另一組樣本數據進行驗證。結果表明,利用徑向基函數網絡建立的垂柳莖體水分日變化模型具有可行性,預測數據與觀察數據具有很好的跟隨性。同時試驗結果也表明,輸入向量的維數并不是越大越好,這次試驗中,2維的要明顯好于4維、5維的。

目前的集裝箱運輸占據了大部分的運輸比例,優(yōu)化智能集裝箱的裝箱問題顯然可以減少成本和提高運輸效率,智能集裝箱已成為當今運輸的發(fā)展趨勢,而網格算法應用于智能集裝箱也是科技發(fā)展的結果,重點闡述了優(yōu)化的遺傳算法和多重網格算法在智能集裝箱中的應用,從算法的優(yōu)化搜索出發(fā),提出了混合遺傳算法和網格模型融合算法,使得集裝箱的裝箱變得更簡單合理,提高了裝箱率。