利用多项式拟合测量飞机油箱油量

飞机飞行中,测量剩余油量是关乎飞行安全的重要工作。以往采用的查表法存在存储数据量过大的问题,而插值法的计算又过于复杂,为此,提出了一种基于多项式数据拟合的油箱剩余油量测量方法,该方法通过存储多项式系数减少数据存储量,通过将多元插值计算改为多项式计算降低运算量。实验中,首先通过地面实验数据拟合获取多项式参数,再利用飞机飞行中获取的测量数据进行计算,所得结果与油箱内剩余油量的实际测量结果相比较,测量误差满足使用要求。通过理论和实验分析,在多项式拟合的阶数选择上明确了使用三阶多项式的合理性。该方法有较好的实用性,已在实践中应用。     

红外无损探测中多宗量多热源反演问题的研究

为研究红外无损探测稳态多热源反演逆问题, 建立不同形状的均质与非均质稳态热传导模型, 其中内热源个数、位置、强度、面积均为未知项. 基于数值算法中有限元算法对模型进行离散分析, 化简有限元矩阵方程, 最终转化为对Ax = b高度欠定方程的求解. 首次利用分段多项式谱截断奇异值分解法处理内热源逆问题, 并对算法进行改进, 有效改善了该算法在处理多热源反演时存在的严重的热源叠加效应. 根据反演出的内热源信息, 利用有限元算法计算重构出整个模型内所有节点的温度分布. 运用数值仿真Comsol软件和具体实物实验对算法进行有效性评估, 并验证算法在不同热传导模型中的表现. 结果表明, 算法能够准确反演出多热源各参量信息, 在非均质材料模型中仍能准确地反演出热源项, 并有效重构出模型内温度场. 该算法可应用于材料无损检测及人体红外医学成像等领域.     

空间理性八节点块体元

推导出空间八节点块体理性有限元列式，采用具有直到三次多项式的空间问题的微分方程的解作为插值的近似函数，数例结果表明空间理性八节点块体元的有效性。     

热结构稳态响应的耦合灵敏度分析方法

研究结构稳态热变形和热应力的灵敏度分析方法，给出了直接法和伴随法两种算法。考虑了温度场的耦合作用，在直接法中需要计算温度场对设计变量的导数，在伴随法中需要计算热载荷对温度场的导数。对尺寸和形状两类设计变量的灵敏度分析算例，验证了本文方法的精度。伴随法在应用程序中的实现，为大型结构优化提供了高效率的灵敏度计算方法。     

形状记忆合金纤维复合材料的等效力学行为

在Aboudi提出的胞元模型以及Liu等建立的形状记忆合金的本构模型的基础上，由Legendre多项式，假设每个子胞元的位移场、应变场和应力场，再由子胞元间交界面的应力连续条件和外荷载边界条件推导出基体为弹塑性材料的形状记忆合金纤维复合材料的胞元模型；模拟了呈周期对称的形状记忆合金纤维复合材料受轴向单向拉伸、横向拉伸和横向剪切荷载作用下的等效力学行为，与有限元解进行了比较，结果基本一致。与有限元法比较起来，本文推导出的形状记忆合金纤维复合材料的胞元模型更具高效性。     

三维裂纹问题的高精度数值解法

提出了一种求解三维均质弹性体中任意形状平片裂纹问题超奇异积分方程组的Chebyshev多项式数值解法。数值计算结果表明：文中方法不仅收敛快，而且精度高。     

一维微分方程的多项式特解方法（英文）

本文对一维常微分算子及发展微分算子提出一种基于解析多项式特解(MPPS)的求解方法,通过使用这些特解公式,将微分方程的解显式表达为多项式特解的线性组合来求解复杂的微分方程,如可以使用这些公式来求解右端具有不连续驱动项的微分系统.文中给出一系列数值例子,数值模拟结果精度很高,而且误差非常稳定.     

Endpoint estimates for multilinear fractional integrals with non-doubling measures

Under the assumption that μ is a non-doubling measure on Rdwhich only satisfies the polynomial growth condition,the authors obtain the boundedness of the multilinear fractional integrals on Morrey spaces,weak-Morrey spaces and Lipschitz spaces associated with μ,which,in the case when μ is the d-dimensional Lebesgue measure,also improve the known results.     

IMPORTANCE MEASURE OF CORRELATED VARIABLES IN POLYNOMIAL OUTPUT

为了解决一般工程问题中输出量为多项式情况下相关正态输入变量的贡献识别问题，以二次不含交叉项的多项输出量为例，利用多维相关正态分布及其条件分布的性质，解析地推导了相关正态输入变量对输出量总方差的独立贡献及相关贡献，采用算例验证了所推导的解析表达式的正确性．文中所推导的相关正态变量独立贡献和相关贡献的表达式可直接用于输出量为二次不含交叉项多项式或一次多项式情况下的输入变量贡献的识别，并且为其他新的算法提供了对照解，另外此方法亦可以推广至含交叉项的高阶多项式，解决更为复杂输出量情况下输入量的贡献识别问题．