一类非线性偏微分方程初边值问题的逐层优化算法

针对非线性偏微分方程初边值问题,基于差分法和动态设计变量优化算法原理,以时间计算层上离散节点的未知函数值为设计变量,以离散节点的差分方程组构造程式化的目标函数,提出了离散节点处未知函数值的逐层高精度优化算法.编制通用程序求解具体典型算例.并通过与解析解对比,表明了求解方法的正确性和有效性,为广泛的工程应用提供条件.     

薄板弯曲大变形高阶非线性偏微分方程推导与优化算法研究

针对薄板弯曲大变形问题, 运用变分原理, 建立了薄板弯曲大变形问题的高阶非线性偏微分方程. 运用有限差分法和动态设计变量优化算法原理, 以离散坐标点的上未知挠度为设计变量, 以离散坐标点的差分方程组构建目标函数, 提出了薄板弯曲大变形挠度求解的动态设计变量优化算法, 编制了相应的优化求解程序. 分析了具有固定边界、均布载荷下的矩形薄板挠度的典型算例. 通过与有限元的结果对比, 表明了本文求解算法的有效性和精确性, 提供了直接求解实际工程问题的基础.     

对称分类在非线性偏微分方程组边值问题中的应用

研究了微分方程对称分类在非线性偏微分方程组边值问题中的应用.首先,利用偏微分方程(组)完全对称分类微分特征列集算法确定了给定非线性偏微分方程组边值问题的完全对称分类;其次,利用一个扩充对称将非线性偏微分方程组边值问题约化为常微分方程组初值问题;最后,利用龙格-库塔法求解了常微分方程组初值问题的数值解.     

非定常Navier-Stokes方程基于两重网格离散的有限元并行算法

基于两重网格离散和区域分解技巧，提出三种求解非定常Navier-Stokes方程的有限元并行算法.算法的基本思想是在每一时间迭代步，在粗网格上采用Oseen迭代法求解非线性问题，在细网格上分别并行求解Oseen、Newton、Stokes线性问题以校正粗网格解.对于空间变量采用有限元离散，时间变量采用向后Euler格式离散.数值实验验证了算法的有效性.     

基于控制理论和N-S方程的二维叶栅气动优化算法

基于控制理论的气动优化方法的计算量与设计变量无关,可快速精确地完成控制变量的灵敏度分析.本文以出口熵增最小为目标函数,详细推导了二维 N-S 方程伴随系统的偏微分方程组及其相应的边界条件和敏感性导数的表达式.以拟牛顿算法为优化求解器,利用 CFD 方法求解流动变量,采用时间推进方法求解伴随方程,建立了基于黏性伴随方法和 N-S 方程的二维叶栅气动优化设计算法.     

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利用函数及其高阶导数值构造五次插值函数近似网格单元内的真实解,改进数值求解双曲类偏微分方程的CIP数值算法。基于之前的一维高阶CIP数值算法思想,不同于利用时间分裂技术,发展了二维高阶CIP数值算法。改进后的算法具有五阶数值精度和显示格式的优点。     

核距离函数无网格计算方法及其应用

现在，有效的仿真能力在快速可靠的产品设计，实验数据处理，新的物理模型的建立等方面是—个重要工具。可是，在处理高维、自由表面、非常不规则几何域、多尺度大变形问题时，划分和再划分网格非常费时费力，甚至无法运行。网格型有限元，有限体积，有限差分和边界元方法对这些高难度问题不是非常有效。最近十几年，无网格方法的研究开始得到广泛的重视。基于径向基函数的数值离散算法在它的基函数中运用距离变量，因而对任意高维复杂几何问题原则上可以运用无网格散点数据求解。该方法数学简单，运用和编程也很容易。但是，传统的欧几里得距离变量是各向同性的。因而，此方法长期仅被用于各向同性问题。此外，各种常用的径向基函数和偏微分方程没有明显的内在联系，其应用的效率和可靠性因问题而异。     

对流占优扩散问题的高精度直线法

基于常微分方程边值问题的高精度求解器SEVORD对偏微分方程作半离散,提出了求解一维对流扩散方程的高精度直线法,并采用局部一维化方法(LOD)给出了求解二维对流扩散问题的高精度交替方向直线法。     

环形燃烧室火焰简及旋流器流场计算

本文采用偏微分方程法生成贴体网格,在任意曲线坐标系下数值研究两种先进燃烧室火焰筒及其旋流器三维紊流流场。由于旋流器的形状复杂,本文采用型线定点法确定网格的边界。在非交错网格系下采用SIMPLE算法和混合差分格式对离散方程进行求解。计算结果表明计算方法合理,这计算程序进一步扩展,可用来预估环形燃烧室反应流流场。     

基于Zernike系数优化模型的光学反射镜支撑结构拓扑优化设计方法

使用Zernike多项式表征镜面的变形,应用伴随变量法推导Zernike系数对拓扑优化设计变量的敏度,克服了差分法求解敏度时计算量大的问题,实现了基于Zernike系数直接建构具有成千上万设计变量的优化模型的目标函数以及设计约束.同时,在有限元数值离散的理论框架下,采用有限单元基函数以及单元数值积分的程序实现了结构变形以及Zernike系数的求解,简化了计算流程的同时还能保证计算精度.本文算法可以对目标函数或约束为线性组合的Zernike系数的一般结构拓扑优化模型进行优化,具有一定的泛用性.     

基于Buchadhl象差系数和解析偏导数的光学优化设计

本文以基于 Buchadhl 象差系数得到的点列图为目标函数,只需追迹少许光线就可得到近似点列图,大大减少了计算量;同时采用了目标函数对结构参数偏导数解析求导原理并应用于光学自动设计,这样得到的解析偏导数不仅不存在原理误差,同时极大地减少了求得所需的时间;最后给出了使用 DFP-BFGS 优化方法设计一个双高斯物镜的实例.     

Birkhoff系统的离散最优控制及其在航天器交会对接中的应用

由于非线性,最优控制问题通常依赖于数值求解,即通过离散目标泛函和受控运动方程转化为一有限维的非线性最优化问题.最优控制问题中的受控运动方程在表示为受控Birkhoff方程的形式之后,可以利用受控Birkhoff方程的离散变分差分格式进行离散.与按照传统差分格式近似受控运动方程相比,此途径可以诱导更加真实可靠的非线性最优化问题,进而也会诱导更加精确有效的离散最优控制.应用于航天器交会对接问题,该种数值求解最优控制问题的方法在较大时间步长的情况下仍然求得了一个有效实现交会对接的离散最优控制.模拟结果验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法和分布式计算的气动优化设计

采用求解NS方程作为气动优化设计的CFD分析方法,为了提高基于遗传算法的气动优化设计的效率,发展了一种基于分布式并行计算的混合遗传算法,并应用该方法进行了气动优化设计.设计实践表明,该方法是可行的,且由于采用了混合遗传算法和分布式并行计算而提高了优化的质量和效率.     

Aerodynamic design optimization by using a continuous adjoint method

This paper presents the fundamentals of a continuous adjoint method and the applications of this method to the aerodynamic design optimization of both external and internal flows.General formulation of the continuous adjoint equations and the corresponding boundary conditions are derived.With the adjoint method,the complete gradient information needed in the design optimization can be obtained by solving the governing flow equations and the corresponding adjoint equations only once for each cost function,regardless of the number of design parameters.An inverse design of airfoil is firstly performed to study the accuracy of the adjoint gradient and the effectiveness of the adjoint method as an inverse design method.Then the method is used to perform a series of single and multiple point design optimization problems involving the drag reduction of airfoil,wing,and wing-body configuration,and the aerodynamic performance improvement of turbine and compressor blade rows.The results demonstrate that the continuous adjoint method can efficiently and significantly improve the aerodynamic performance of the design in a shape optimization problem.     

A numerical method for incompressible viscous flow simulation

We describe a numerical scheme for computing time-dependent solutions of the incompressible Navier-Stokes equations in the primitive variable formulation. This scheme uses finite elements for the space discretization and operator splitting techniques for the time discretization. The resulting discrete equations are solved using specialized nonlinear optimization algorithms that are computationally efficient and have modest storage requirements. The basic numerical kernel is the preconditioned conjugate gradient method for symmetric, positive-definite, sparse matrix systems, which can be efficiently implemented on the architectures of vector and parallel processing supercomputers.     

基于二阶离散变分方法的非线性映射参数估计

提出一种估计非线性映射未知参数的二阶离散变分方法.首先针对非线性离散混沌系统, 利用变分方法导出了伴随方程和目标泛函梯度, 以此为基础利用二阶离散变分方法给出了二阶伴随方程和精确计算Hessian矩阵-向量乘积的显式表达式; 其次设计了估计非线性映射未知参数的新算法, 并以此对Hyperhenón映射和二维抛物映射中的未知参数进行了精确的估计. 数值仿真结果表明了该方法的有效性和优点. 关键词： 非线性映射 参数估计 二阶离散变分方法 伴随方程     

Continuous and Discrete Adjoint Approach Based on Lattice Boltzmann Method in Aerodynamic Optimization Part I: Mathematical Derivation of Adjoint Lattice Boltzmann Equations

The significance of flow optimization utilizing the lattice Boltzmann (LB) method becomes obvious regarding its advantages as a novel flow field solution method compared to the other conventional computational fluid dynamics techniques. These unique characteristics of the LB method form the main idea of its application to optimization problems. In this research, for the first time, both continuous and discrete adjoint equations were extracted based on the LB method using a general procedure with low implementation cost. The proposed approach could be performed similarly for any optimization problem with the corresponding cost function and design variables vector. Moreover, this approach was not limited to flow fields and could be employed for steady as well as unsteady flows. Initially, the continuous and discrete adjoint LB equations and the cost function gradient vector were derived mathematically in detail using the continuous and discrete LB equations in space and time, respectively. Meanwhile, new adjoint concepts in lattice space were introduced. Finally, the analytical evaluation of the adjoint distribution functions and the cost function gradients was carried out.     

Numerical analysis of uncertain temperature field by stochastic finite difference method

Based on the combination of stochastic mathematics and conventional finite difference method,a new numerical computing technique named stochastic finite difference for solving heat conduction problems with random physical parameters,initial and boundary conditions is discussed.Begin with the analysis of steady-state heat conduction problems,difference discrete equations with random parameters are established,and then the computing formulas for the mean value and variance of temperature field are derived by the second-order stochastic parameter perturbation method.Subsequently,the proposed random model and method are extended to the field of transient heat conduction and the new analysis theory of stability applicable to stochastic difference schemes is developed.The layer-by-layer recursive equations for the first two probabilistic moments of the transient temperature field at different time points are quickly obtained and easily solved by programming.Finally,by comparing the results with traditional Monte Carlo simulation,two numerical examples are given to demonstrate the feasibility and effectiveness of the presented method for solving both steady-state and transient heat conduction problems.