反演在骨生长方程参数识别中的应用

基于BFGS算法，根据自行设计的动物实验，得到在不同应力环境中，快速生长期大鼠股骨生 长与重建过程中骨密度实测数据，采用反演数值方法，获取了骨生长方程中随时间变化的 生物参数B和K. 通过正演验证，表明所建立的基于BFGS算法的参数识别方法具有较好的 稳定性和较高的识别精度，能够反演出比较切合实际的生物参数数值. 研究表明，反问 题方法是解决生命现象不可测性和未知性问题的有效手段，把反演方法应用到骨生长与重建 等生命现象的研究中，可确定、修正预设的数学模式，为数值量化骨适应生物模型的建立提 供了一条可行的途径.     

超平面滤波算法在GPS/INS组合导航系统中的应用研究

针对GPS／INS组合导航系统的滤波算法误差较大，在对常用的卡尔曼滤波算法进行总结和分析的基础上，给出了卡尔曼滤波的本质，提出了一种利用超平面调整卡尔曼滤波器的方法。以GPS／INS组合导航系统为例进行了仿真，结果表明：该方法既能抑制滤波发散，又能提高滤波精度。     

高速移动荷载下黏弹性半空间体的动力响应

分别以移动荷载和黏弹性半空间体模拟运动列车荷载和地基,分析了地基在运动列车作用下的动力响应.首先采用Green函数法求解黏弹性半空间体在各种移动荷载模式作用下的动力响应的解析解,包括恒常和简谐移动点源、线源和面源荷载.然后采用IFFT算法和自适应数值积分算法计算解析解中的二维积分,得到了包括低音速、跨音速和超音速移动荷载作用下位移的数值结果.最后分析了速度对位移的分布和最大值的影响,发现当速度大于Rayleigh波速时,位移发生显著变化.     

无网格算法在多段翼型流动计算中的应用

研究了一种求解欧拉方程的无网格算法，发展出了一套布点及点云自动生成的方法；在点云离散的基础上，采用最小二乘法求解矛盾方程的方法来求取空间导数，进而获得数值通量；采用四步龙格-库塔方法进行时间推进，并引入当地时间步长和残值光顺等加速收敛措施。通过对NA-CA0012翼型的跨音速流动和多段翼型复杂绕流的数值模拟，验证了上述无网格算法的正确性和实用性。     

Winkler地基上变厚度圆板的轴对称弯曲

本文提出了Winkler地基上变厚度圆板轴对称弯曲的传递矩阵算法。首先，根据贝塞尔函数理论获得了等厚度圆板和环板单元在任意荷载作用下轴对称弯曲的解析解，这些解均由通解和特解两部分组成。基于这些解析解，导出了等厚度圆板和环板单元的传递矩阵。然后沿径向将变厚度圆板划分成一个等厚度圆板单元和一系列等厚度环板单元，应用传递矩阵算法原理获得了变厚度圆板的整体传递矩阵。引入圆板的边界条件，给出了该板每条节线上的挠度、径向转角、径向弯矩和径向剪力。最后，讨论了受均布荷载作用的简支线性变厚度圆板的弯曲，将本文数值解与解析解进行比较，证实了本文方法的有效性，并简要地讨论了地基参数对板挠度和径向弯矩的影响。     

基于最优控制的四元数据误差传播捷联矩阵算法分析

捷联系统中的比力、角速率的量测值都是沿船舶坐标系的，如欲求得船舶位置和姿态就应知道其在当地地理坐标系中的投影。无论从计算速度还是从计算精度上考虑，用四元数法得到捷联短阵比其他方法更为有利。该就四元数计算所引起的误差及其传播方式与四元数向量的正交计算进行了讨论，从而获得了一种捷联矩阵算法。     

大型相关失效工程网络系统可靠度的近似算法

为避开失效模式(或系统可靠路径)的NP难题(non—polynomial increase hard problem)，提出递推分解算法，降低大型工程网络系统可靠度分析中的计算复杂性，同时，将改进的多维正态变量积分公式，引入递推分解算法之中，计算多失效模式(或系统可靠路径)的联合概率，并最终计算工程网络系统的失效概率和可靠度，对于特别复杂的工程网络系统，采用上下界的方法，给出具有很高精度的可靠度近似值。实例分析表明，本文提出的方法，具有较高的精度和计算效率。     

弹塑性板壳结构非线性有限元分析

本文根据塑性流动理论的基本公式，由隐式积分导出了与路径无关的变量更新算法和一致切线模量。采用单元广义应力应变直接离散塑性流动定律，构造了杂交应力单元一致切线刚度矩阵的显式表达式，编制了结构有限元程序ＳＡＦＥ，数值算例表明：本文的计算方法和计算程序是正确可靠的，可用于弹塑性板壳结构的非线性分析，计算结果屈曲临界载荷和极限承载能力。     

基于区域分解算法的地下水耦合模型及其应用

根据岩体中不同区域裂隙发育规模的差异分为连续区域和离散区域,在不同区域中使用不同的地下水运动数学模型,应用区域分解算法来解决这类问题。其中连续区域采用了等效连续介质模型,离散区域采用了随机裂隙网络模型,通过区域公共边界上水位和流量连续的条件将两模型耦合求解。将基于区域分解算法的耦合模型应用于锦屏水电站坝址区三维渗流场的模拟中,通过钻孔观测水位和计算水位的对比发现,该方法是有效的,能够应用于实际工程。     

矩形板结构损伤的分区域神经网络识别方法

通过引入LM优化算法，针对矩形薄板中对称结构的损伤识别问题，提 出了一种基于神经网络的分区域分步识别方法. 对于预测输出量比较多且对预测精度要求比 较高的问题，常会出现网络训练时收敛速度慢、网络预测精度低，并且当网络训练达到目标 误差时，输出的预测量中常有某个输出量的误差还很大的情况. 针对这些问题，利用选 取的组合输入参数，提出了基于神经网络的分区域识别方法. 通过对悬臂板结构的数值模拟 结果表明：提出的分区域识别方法对结构损伤的分区和预测是可行和有效的， 其预测精度要明显的高于只用单个网络的预测结果，并且预测子网络对损伤的位置和程度是 同步输出的，从而避免了传统分步识别理论中子网络过多的问题.