高精度有限差分在湍流直接数值模拟中的应用

本文采用高精度有限差分法对矩形管道内充分发展湍流换热进行了直接数值模拟,湍流雷诺数Rer和普朗特数分别为400(Rem=6200)和0.71,压力泊松方程分别采用两种不同的离散格式(二阶和四阶中心差分离散).结果表明,同二阶中心差分格式相比,高精度有限差分可以在较少的网格下得到较好的结果;压力泊松方程采用四阶中心差分或二阶中心差分对计算结果的影响甚小,但采用二阶中心差分时,可以节省大量的计算时间.     

混沌系统控制与同步的细菌觅食和差分进化混合算法

将混沌系统的控制与同步问题转化为函数优化问题,提出CDEM算法.把差分进化算法与细菌觅食算法相融合,提高DE算法的收敛性,并利用遗传变异算子保持种群多样性;利用CDEM算法求解混沌系统的控制与同步问题.以典型的离散混沌系统Hénon Map为例进行数值试验,结果表明算法有效、稳定,并分析各个参数对该算法的影响.     

基于改进差分盒算法的织物疵点自动检测方法

根据织物检测的实际情况需要,提出了基于差分盒算法的改进算法,在使用Brodatz纹理库样本的前提下,分别在盒子高度确定、盒子总数统计以及网格中盒子数量确定3个方面进行改进,在算法时间和精度两项上,对经典差分盒算法和改进算法进行了比较,对比得出了改进算法的时效性;还应用了改进差分盒算法对3种常见纹理的疵点织物进行了计算,以确认疵点织物,并验证了改进差分盒算法;实验通过检出率、误检率、漏检率和检测精度4个检测精度参数表明,改进的差分盒算法可以有效地区分疵点织物和正常织物,该方法具有很强的实用性。     

基于改进的多轴差分吸收光谱层析技术的烟羽浓度峰重建

建立了被动多轴差分吸收光谱层析系统,实现烟羽气体的时空浓度分布测量,分别采用传统的同步迭代重建算法(SIRT)和改进的SIRT对测量数据进行了重建分析,克服了一些实际测试中不能获 取大量投影数据或投影分布不均匀、存在噪声的问题,精确地重建出大气痕量气体的二维空间分布．在不同的模型及评价指标下,通过数值模拟对两种重建算法的效果进行比较,改变改进的SIRT算法中的松弛因子,在5500次的迭代过程中,指标d从0.435降到了0.044,指标r从0.376降到了0.044,改进的SIRT算法具有更好的重建效果．外场重建试验中成功重建了大气痕量气体的二维空间．     

含时Schrdinger方程的高阶辛FDTD算法研究

提出了一种新的算法—高阶辛时域有限差分法(SFDTD(3,4):symplectic finite-difference time-domain)求解含时薛定谔方程.在时间上采用三阶辛积分格式离散,空间上采用四阶精度的同位差分格式离散,建立了求解含时薛定谔方程的高阶离散辛框架;探讨了高阶辛算法的稳定性及数值色散性.通过理论上的分析及数值算例表明:当空间采用高阶同位差分格式时,辛积分可提高算法的稳定度;SFDTD(3,4)法和FDTD(2,4)法较传统的FDTD(2,2)法数值色散性明显改善.对二维量子阱和谐振子的仿真结果表明:SFDTD(3,4)法较传统的FDTD(2,2)法及高阶FDTD(2,4)法有着更好的计算精度和收敛性,且SFDTD(3,4)法能够保持量子系统的能量守恒,适用于长时间仿真.     

含时Schroedinger方程的高阶辛FDTD算法研究

提出了一种新的算法一高阶辛时域有限差分法（SFDTD（3,4）：symplectic finite—difference time-domain）求解含时薛定谔方程．在时间上采用三阶辛积分格式离散,空间上采用四阶精度的同位差分格式离散,建立了求解含时薛定谔方程的高阶离散辛框架;探讨了高阶辛算法的稳定性及数值色散性．通过理论上的分析及数值算例表明：当空间采用高阶同位差分格式时,辛积分可提高算法的稳定度;SFDTD（3,4）法和FDTD（2,4）法较传统的FDTD（2,2）法数值色散性明显改善．对二维量子阱和谐振子的仿真结果表明：SFDTD（3,4）法较传统的FDTD（2,2）法及高阶FDTD（2,4）法有着更好的计算精度和收敛性,且SFDTD（3,4）法能够保持量子系统的能量守恒,适用于长时间仿真．     

完整约束力学系统保Lie对称性差分格式

提出一种保完整约束力学系统Lie点对称性的差分格式.其具体做法是:首先求出完整约束力学系统的Lie点对称群,并将其延拓到离散的差分格点上;其次利用其特征方程找出独立的离散不变量;再应用独立的离散不变量来构造不变量的差分格式,且此差分格式在连续极限下应给出原系统的微分方程;最后给出一个例子,作为本文结果的说明.     

基于差分图像的滴塑模具残留物检测算法

模具是工业产品的成型工具,在滴塑加工过程中,若模具存在异物,它会导致下一次成型时成品出现孔洞,严重降低产品质量。针对该问题,提出了一种基于差分图像的残留检测算法,首先采用基于灰度模板匹配算法定位检测区域,再将标准图像和当前图像作差分,并进行阈值分割和形态学处理获得二值化图像,最后对图像进行连通区域分析,得到残留物在图像中的位置和大小;针对环境光照变化引起的误检现象,采用了一种全局光照补偿算法降低其影响。测试结果表明,该算法效率高并具有良好的稳定性,适用于模具的残留物检测。     

含时Schrödinger方程的高阶辛FDTD算法研究

提出了一种新的算法——高阶辛时域有限差分法(SFDTD(3, 4): symplectic finite-difference time-domain)求解含时薛定谔方程.在时间上采用三阶辛积分格式离散, 空间上采用四阶精度的同位差分格式离散, 建立了求解含时薛定谔方程的高阶离散辛框架;探讨了高阶辛算法的稳定性及数值色散性.通过理论上的分析及数值算例表明:当空间采用高阶同位差分格式时, 辛积分可提高算法的稳定度;SFDTD(3, 4)法和FDTD(2, 4)法较传统的FDTD(2, 2)法数值色散性明显改善.对二维量子阱和谐振子的仿真结果表明: SFDTD(3, 4)法较传统的FDTD(2, 2)法及高阶FDTD(2, 4)法有着更好的计算精度和收敛性, 且SFDTD(3, 4)法能够保持量子系统的能量守恒, 适用于长时间仿真.     

基于混沌与快速小波变换的多光谱图像压缩加密算法

针对多光谱图像存储和传输安全性问题,提出一种将混沌思想、小波变换和KL（karhunen-loeve）变换相结合的多光谱图像压缩加密算法。首先,采用K-means聚类方案将多光谱图像聚类为通用像素,通过选择合适的K值使算法的性能最优,同时便于后续处理;然后对通用像素进行二维离散9/7小波变换,对变换后的系数进行Arnold变换以及加密处理,消除多光谱图像大部分空间冗余,减少压缩过程中的块效应;之后对产生的小波系数进行改进的KL变换,消除残余空间冗余和光谱冗余;最后采用差分脉冲滤波器对系数进行编码,并采用Tent映射对码流进行混淆扩散加密。通过实验可知,本算法的信息熵达到11.794 3（选取12位多光谱图像）,信息熵更接近最大值12,优于现有算法,可以更好的隐藏原图特征;该算法的像素变化率（NPCR）和归一化平均变化强度(UACI)分别为99.81%和34.19,优于现有的其他算法,本算法可以更好的抵御差分攻击;输出比特流变化率保持在47.62%～47.71%之间,密文比特流变化率保持在47.45%～47.52%,本算法具有较好的密钥敏感性;在压缩比为4∶1～32∶1范围内,系统PSNR在42 dB以上,具有很高的压缩性能。在4∶1～32∶1范围内,本压缩算法达到很高的峰值信噪比,优于现有的压缩算法,在正常工作压缩比为16∶1时,比现有压缩算法的信噪比提高了0.64 dB以上。为进一步验证算法在高压缩比情况下的压缩性能,该研究测试了压缩比为128∶1时系统的信噪比为31.28,此时,重建后的图像较为清晰,优于现有算法1 dB以上。可见,该算法可行,且特别适合对压缩比要求较高的场合,并在频谱保真方面具有较好的效果。