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相似文献
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1.
黄海  陈塑寰  孟光 《应用力学学报》2005,22(2):155-158,i001
讨论了矩阵摄动理论结合Padé逼近在结构拓扑修改重分析中的应用,利用分步迭代的方法来取得高精度的近似解.定义过渡方程并利用原始结构信息得到其精确解;利用正交化的摄动基作Padé逼近,并采用迭代的方法得出对过渡方程解的增量,从而得到修改结构的近似解.  相似文献   

2.
结构静态拓扑重分析的摄动-Padé逼近法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一种拓扑修改的静态重分析的方法.该方法将所有新增加的自由度分步、逐次得增加到原结构上.在每一子步中利用过渡矩阵得到摄动基,并对摄动基进行正交化处理来进行Padé逼近,得到的近似解作为下一子步的原始解.循环结束时得到修改结构的近似解.  相似文献   

3.
提出一种拓扑修改的静态重分析的方法.该方法将所有新增加的自由度分步、逐次得增加到原结构上.在每一子步中利用过渡矩阵得到摄动基,并对摄动基进行正交化处理来进行Pade逼近,得到的近似解作为下一子步的原始解.循环结束时得到修改结构的近似解.  相似文献   

4.
利用微分方程相似变换,摄动渐进展开和Padé逼近方法对幂率速度移动表面边界层问题进行了研究,得到了问题的解析近似解,对相应的流动特性进行了探讨.  相似文献   

5.
本文给出了一种适用于迭代计算的矩阵摄动法,它是进行广义特征值问题Ax=λBx的摄动重分析的一种高精度算法,同时也可用于改进由其它矩阵摄动分析方法提供的近似解的精度。实际算例表明,当结构参数修改量不太大时,采用这种摄动迭代法进行特征值问题的精确重分析是十分有效的。  相似文献   

6.
黄冀卓  王湛 《力学学报》2011,43(2):355-361
对于大型结构发生参数大修改时, 采用组合近似算法进行结构位移重分析会使所得的近似解与真实解误差较大. 为了解决组合近似算法在大型结构发生参数大修改时的求解精度不足缺陷, 提出了3种改进的结构静力重分析方法. 该3种改进算法都是基于组合近似算法, 并分别通过位移迭代修正、刚度逐步逼近等措施使求解精度不断提高. 通过2个算例验证了3种改进算法的有效性和高效性, 并对3种改进算法之间的求解效率进行了比较.   相似文献   

7.
Vincent摄动解的收敛上界   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文推证得到了Vincent摄动解与逐次迭代解的一致性,从而由迭代解的收敛性及其收敛上界得到了 Vincent 摄动解的收敛性和收敛上界,同时给出了迭代解的解析特征关系。  相似文献   

8.
楼梦麟  黄明开 《力学季刊》2006,27(4):615-620
本文应用直接模态摄动法建立了小开口弯曲型剪力墙和双肢弯曲型剪力墙动力特性近似分析方法,在这一方法中,以等截面均匀悬臂梁的正交模态函数为Ritz展开的基函数,把弯曲型剪力墙看作均匀悬臂梁的局部修改后的新体系,通过模态摄动原理,获得小开口弯曲型剪力墙和双肢弯曲型剪力墙振动模态的半解析解。算例结果表明模态摄动法能够简便地得到精度高的结构动力特性。  相似文献   

9.
在经典Padé逼近理论的基础上进行了相应推广,提出了广义Padé逼近方法,并针对强非线性自治振子同宿轨的求解问题,利用双曲函数构造了一种新的广义Padé逼近式.首先,该广义Padé逼近式有着较简单的泰勒展开式,与现有的Padé逼近式相比,在计算同阶逼近时,计算量更少;其次,该方法在强非线性时,依然有着较高的精度;第三,该方法并不局限于某些特定的系统,而是有着较广的适用范围.因此对于广义Padé逼近方法的研究具有一定的实际意义和理论价值.  相似文献   

10.
Adomian修正分解法在求解非线性微分方程中得到广泛应用。Adomian修正分解法的主要特点在于计算简单快速,并且不需要进行线性化或离散化。但是Adomian修正分解法的计算精度取决于其收敛域。为了扩大Adomian修正分解法的收敛域,需要对所得解进行后处理,目前常见的后处理方法包括Padé近似、LaplacePadé近似和多步迭代方法。本文首先简要回顾了Adomian修正分解法,然后讨论了这三种后处理方法,最后通过Duffing振子为例对这些后处理方法的优缺点进行讨论和分析。数值计算结果表明,多步迭代方法能够加速Adomian修正分解法解的收敛,并扩大其收敛域。  相似文献   

11.
Falkner-Skan方程的近似解析解   总被引:2,自引:1,他引:1  
研究了粘性流体绕流楔型物体的Falkner-Skan边界层方程求解问题.利用Adomian拆分方法,通过引入Crocco变量变换将无穷区间的边界值问题转为初值问题并利用Padé逼近技巧确定初值,给出了一种有效的解析分解方法.进一步,本文设计了一种数值解法,将本文得到的近似解析解及数值结果与早期研究者Hartree等人的结果进行了比较,证明了本文提出的解法的有效性和可靠性.  相似文献   

12.
结构静态拓扑重分析的迭代组合近似方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
提出一种拓扑修改的静态重分析的迭代组合近似方法. 这种方法基本上是两步法. 首先,将新增加的自由度通过Guyan缩减方法凝聚到原始自由度上,形成凝聚方程. 其次, 用迭代组合近似方法求出原始自由度的近似位移,从而求出原结构自由度的位移. 新增加自 由度的位移可以通过恢复得到. 通过板结构的加筋布局优化设计的数值例子表明, 该方法对拓扑修改较大时仍可得到满意的结果.  相似文献   

13.
一维抛物型偏微分方程可以用精细积分方法精确求解。当精细积分中的矩阵指数函数用Pad 逼近来代替时 ,可以得到一系列由简到繁、精度由低到高的差分格式 ,因而便于根据实际需要进行选取。常见的求解抛物型方程的差分格式如古典显式格式、隐式格式及六点差分格式为其中的特例。Pad 逼近格式主要包括矩阵运算和线性方程组求解。本文利用 Pad 逼近格式对应的方程组系数矩阵为带状矩阵的特点 ,把原来在整个区域上求解的问题转化为分区域求解 ,在 TRANSPUTER并行机上实现了该问题的并行算法 ,并对该并行算法的时间复杂度进行了分析。算例结果表明 Pad 逼近并行算法有很好的计算效果和并行效率。  相似文献   

14.
一维抛物型偏微分方程可以用精细积分方法精确求解.当精细积分中的矩阵指数函数用Padé逼近来代替时,可以得到一系列由简到繁、精度由低到高的差分格式,因而便于根据实际需要进行选取.常见的求解抛物型方程的差分格式如古典显式格式、隐式格式及六点差分格式为其中的特例.Padé逼近格式主要包括矩阵运算和线性方程组求解.本文利用Padé逼近格式对应的方程组系数矩阵为带状矩阵的特点,把原来在整个区域上求解的问题转化为分区域求解,在TRANSPUTER并行机上实现了该问题的并行算法,并对该并行算法的时间复杂度进行了分析.算例结果表明Padé逼近并行算法有很好的计算效果和并行效率.  相似文献   

15.
利用摄动理论和广义逆理论,研究了结构固有频率随机误差的修正及修改参数的选取问题,提出了理想修改参数、最优修改参数和最优修改参数组的概念,讨论了如何选取修改参数才能使结构修改后频率误差均方值的数学期望最小,并得到了该最小值的表达式,数值例子说明了方法的实用性和有效性。  相似文献   

16.
本文提出一种求解结构静力和动力问题的迭代方法,它将刚度矩阵和质量矩阵分为若干块,然后分块求解,再将得到的解在子空间中进行“综合”,求得原方程的近似解,经迭代收敛于精确解.这一方法所需内存少、收敛快。为小型、微型机求解大型结构提供了实用的方法。  相似文献   

17.
本文利用摄动方法,得到了幂硬化材料平面Ⅰ型裂纹端应力奇异场的一个解析表达式,并与HRR数值结果进行了比较。分析表明:当硬化指数在[1,∞)变化时,应力场的结构形式不发生变化,为三角函数的线性组合。在一定的幂硬化指数变化范围内,解析解是数值解的很好近似,对应力分量σ_(θθ)和σ_(vθ),这一特点尤为突出。该解析解形式简洁,明了,可为弹塑性断裂的工程应用提供方便。  相似文献   

18.
在文献[1]的基础上,本文目的是扩大解的适用范围,希望从终期运动扩展到中期甚至初期的情形,数学上我们用摄动法解一系列线性方程组,以Reynolds数为小参数,逐次逼近求解,在常数给定的条件下,可以计算至任意各级近似。  相似文献   

19.
压电桁架作动器/传感器优化配置算法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对自适应压电桁架结构振动控制,建立了作动器/传感器优化配置数学模型,并提出一种优化配置的新方法。为了减少结构分析次数,该方法将近似概念、对偶法和遗传算法相结合,首先采用多点近似技术建立原问题的序列近似问题,再对近似问题中的作动器/传感器位置离散变量和控制增益连续变量采用遗传算法和对偶方法分别寻优的分层优化策略。为了提高近似问题对原问题的逼近程度,本文提出一种适于离散变量结构优化的分段多点近似函数。算例表明本文方法能够以很少的结构分析次数得到最优解。  相似文献   

20.
为了满足光电精密跟踪设备中光学系统对支撑结构变形位移相等的设计要求,基于变密度法,以刚度极大为目标,同时以体积约束和位移等式约束作为约束条件,构建结构拓扑优化模型。位移等式约束通过增广拉格朗日乘子法引入原目标函数,在拉格朗日乘子的求解中,采用考虑具有真实物理意义的近似替代法而非传统的纯数学迭代逼近方法。在利用伴随方法得到增广目标函数敏度基础上,采用MMA优化算法,在满足体积约束的同时进行迭代优化得到新结构。算例验证结果表明,本文方法能够有效解决具有多个位移等式约束的刚度极大结构轻量化设计问题。  相似文献   

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