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101.
改进的移动最小二乘法 总被引:4,自引:2,他引:4
近年来发展的无网格方法大多采用移动员小二乘法来构造试函数,而应用移动最小二乘法形成的方程组有时会是病态的甚至奇异的,从而限制了它的发展和应用。本文采用带权正交函数作为基函数对移动最小二乘法做了改进,避免出现病态方程组,且在计算过程中不需要进行短阵求逆运算,提高了计算速度。之后,借鉴牛顿法、平衡法和摄动法对由移动最小二乘法得到的非线性代数方程组提出了新的求解方法。 相似文献
102.
影响无网格方法求解精度的因素分析 总被引:10,自引:1,他引:10
基于移动最小二乘法的无网格方法的计算精度除受到节点的分布密度和基底函数的阶次影响外,还受到其它因素的影响,其中权函数的选取、权函数影响域的大小及位移边界条件的引入对计算精度影响较大。本文分析了几种常用权函数在数值计算时的特点,包括计算精度、收敛情况、计算效率等,同时分析了影响域大小及边界条件的引入对计算精度的影响。通过分析给出了确定权函数及其影响域大小的方法。当受约束的自由度较多时,通过配点法引入位移边界条件会引起计算结果的振荡,通过施加稳定项可以消除振荡现象,通过对带孔方板的受力分析证明了其可行性。应用以上结论对J23—10曲柄压力机机身进行了受力分析,应力集中部位的计算结果得到了较高的精度。 相似文献
103.
104.
完成了简谐激励下水中平行圆板的挤压膜振动实验.用最小二乘法识别出非线性粘性挤压膜力模型中的4个系数.不同挤压膜厚、不同频率和不同振幅情况的数值模拟结果与实验值吻合较好.研究结果表明,所用模型可较好地描述粘性挤压膜运动,识别出的系数在一定范围内给出良好精度的数值模拟. 相似文献
105.
106.
107.
全息干涉条纹图的计算机自动处理与识别 总被引:2,自引:0,他引:2
本文应用数字图象处理与识别技术在IBM-PC/AT微处理计算机图象处理系统上对复杂的全息干涉条纹图进行了自动分析,文中采用二维灰度值检测的方法获取条纹的准峰或谷值二值图形,然后通过细化得到条纹中心,提出了用记忆跟踪算法自动去除毛刺和噪声线段.在用光标进行人机对话标定零级条纹后,可自动识别出其它整数条纹级数.分数级条纹级数可在整数级条纹数据之间进行线性或非线性插值得到.最后给出了全息条纹图分析的实例. 相似文献
108.
压电材料椭圆切口的力学分析 总被引:2,自引:3,他引:2
在线性压电本构方程框架下,用复势函数方法对椭圆切口模型进行了精确的数值计算。完整地考虑了各向异性力电耦合效应以及切口内不同电介质的介电性质。给出了切口内部不同介电性质对压电材料内部应力的影响。指出了Sosa文章里的一些计算错误。由于现在文献中很少有关于电导通边界条件下理论解的数值结果,所以本文同时提供了不同电边界条件下理论解的数值结果,所以本文同时提供了不同电边界条件下的理论解的数值结果。最后通过最小势能原理建立了8结点有限元模型,对椭圆切口问题进行了计算并与理论解进行了仔细比较。 相似文献
109.
二维Logistic映射的分岔与分形 总被引:6,自引:0,他引:6
理论分析了二维Logistic映射的分岔,并采用相图、分岔图、功率谱、Lyapunov指数和分维数计算的方法,揭示出:二维Logistic映射可按倍周期分岔和Hopf分岔走向混沌;在倍周期分岔过程中,系统在参数空间和相空间中都表现出自相似性和尺度变换下的不变性.对二维Logistic映射的吸引盆及其Mandelbrot-Julia集(简称M-J集)的研究表明:吸引盆中周期和非周期区域之间的边界是分形的,这意味着无法预测相平面上点运动的归宿;M-J集的结构由控制参数决定,且它们的边界是分形的. 相似文献
110.
近红外光谱检测已被应用于水泥生料成分的快速检测,但现场环境中的湿度等因素会对光谱产生干扰,从而降低检测精度。为了提高检测精度,在实验分析湿度对水泥生料近红外光谱检测影响的基础上研究了补偿方法。在水泥厂选取了24份水泥生料样本,其中18份作为校正集,6份作为验证集;水泥生料中的有效成分为SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3,各成分含量的标准值由X射线荧光光谱分析测出。首先,将校正集的18份样本每份重复装样测5次光谱,用得到的90个光谱建立模型Ⅰ;再每份样品制作5个湿度梯度样本,其获得过程为,先将样本放置在电加热平台上,用玻璃棒将样本摊平,180℃下加热30 min,再将样本放置在散热片上进行降温,待样品恢复室温后取出进行第一次光谱扫描,得到1个光谱,将测量后的样本放入搅拌器,使用装有去离子水的喷雾器对其喷雾两次,然后搅拌30 s混合均匀,测量混合后的样本得到下一个光谱,重复该过程,得到具有湿度梯度的5个光谱。所有样本均采用烘干法进行湿度测量,样本湿度变化区间在0.6%~2%以内。对每个湿度梯度的样本测量1次,用得到的这90个光谱建立模型Ⅱ。然后,将验证集的6份样本每份制作5个湿度梯度,获取方式与校正集相同,对每个湿度梯度的样本测量1次,得到30个光谱。所有光谱均采用多元散射校正预处理,拟合波段选择4000~5000 cm^-1,建模方法采用偏最小二乘法。比较同一份样本的5个湿度梯度,可以看到在5200 cm^-1处光谱差异最大,在其他位置也有肉眼可见的明显差异,因此,湿度变化对全波段光谱有明显的影响。最后,将这30个光谱输入模型Ⅰ与模型Ⅱ进行验证,并对比模型Ⅰ与模型Ⅱ的预测均方根误差RMSEP。模型Ⅱ中SiO2,Al2O3,Fe2O3和CaCO3的预测均方根误差RMSEP比模型Ⅰ分别减小了25%,31.3%,33.3%和25%。实验结果表明,水泥生料样本湿度对近红外光谱模型的预测结果具有一定的影响,采用具有湿度梯度的样本进行建模可有效降低湿度对预测结果的影响。 相似文献