高质量点集的快速局部网格生成算法

高效及高质量的局部网格生成算法是基于节点有限元并行方法设计的关键。泡泡布点算法能够在复杂区域上不经过人工干预生成高质量的节点集，本文提出了基于该方法所生成的节点集的快速局部网格生成算法。该算法充分利用泡泡布点方法提供的节点集及节点邻接链表信息，避免了桶数据结构的建立以及节点的局部搜索过程，只需应用Delaunay三角剖分的外接圆准则从中心节点的邻接链表中去除极少数的非卫星点，可快速地生成局部网格，比现有的局部网格生成算法更为快捷。算例结果表明，该算法高效可靠，生成网格与Delaunay三角剖分网格一致。     

泡泡布点方法及其并行性

针对无网格和有限元方法中的布点需求,借鉴分子动力学方法和泡泡网格化方法的思想和处理技术,提出一种单纯的布点方法--泡泡布点方法.将区域内的点看作有相互作用力的泡泡,通过动态模拟得到高质量的点集,模拟中不需要网格连接.算例显示,生成的均匀点集和非均匀点集都具有很好的结构和渐进性,并对复杂区域具有很好的适应性.同时由于相互作用力的局部性,该布点方法类似于短程作用的分子动力学模拟,拥有潜在的并行性.通过初步的并行算例,验证了其并行化的可行性.     

三维无网格法中权函数影响半径的优化

从函数逼近的角度建立三维无网格法中权函数影响半径的优化计算模型,针对一次基、二次基情形求解该模型.分析不同影响半径下函数的逼近误差,以及计算量、条件数等因素对无网格法计算性能的影响,结合数值试验,确认给出的权函数影响半径是有效、可靠、综合最优的.     

一类非线性矩阵方程对称解的双迭代算法

利用逆矩阵的Neumann级数形式,将在Schur插值问题中遇到的含未知矩阵二次项之逆的非线性矩阵方程转化为高次多项式矩阵方程,然后采用牛顿算法求高次多项式矩阵方程的对称解,并采用修正共轭梯度法求由牛顿算法每一步迭代计算导出的线性矩阵方程的对称解或者对称最小二乘解,建立求非线性矩阵方程的对称解的双迭代算法.双迭代算法仅要求非线性矩阵方程有对称解,不要求它的对称解唯一,也不对它的系数矩阵做附加限定.数值算例表明,双迭代算法是有效的.     

RBF-PU方法求解二维非局部扩散问题和近场动力学问题

采用单位分解径向基函数(radial basis function partition of unity,RBF-PU)方法,数值求解了二维非局部扩散问题和近场动力学问题。主要思想是对求解区域进行局部划分,在局部子区域上分别进行函数逼近,然后加权得到未知函数的全局逼近。这种基于方程强形式的径向基函数方法在求解非局部问题时,不需要处理网格与球形邻域求交的问题,避免了额外的一层积分计算,实施简便,计算量小。数值实验显示计算结果与解析解吻合较好,RBF-PU方法可以准确有效地求解非局部扩散方程和近场动力学方程。     

三角形单元协调与非协调位移的能量正交关系

基于组合稳定化变分原理,周天孝提出的组合杂交法是绝对收敛和稳定的,它给出了一种系统化的增强应力／应变方法,并建立了一簇低阶仿射等价的ｎ＿ｃｕｂｅ（ｎ＝２,３）单元·本文论证了单元上应力插值为线性,位移插值为协调线性部分和非协调二次部分之和的三角形组合杂交单元其协调部分与非协调部分的能量正交关系,进而得到此三角形单元刚度矩阵等同于协调的三角形线性元刚度矩阵,即非协调部分无应变增强特性     

求解时间分布阶扩散方程的两个高阶有限差分格式

基于复化Simpson公式和复化两点Gauss-Legendre公式，构造了两个求解时间分布阶扩散方程的高阶有限差分格式.不同于以往文献中提出的时间一阶或二阶格式，这两种格式在时间方向都具有三阶精度，而在分布阶和空间方向可达到四阶精度.数值结果表明，两种算法都是稳定且收敛的，从而是有效的.两种格式的收敛速率也通过数值实验进行了验证，并且通过和文献中的算法对比可以得出其更为高效,     

独立学院数学类课程教学现状的调查分析

为了深入了解独立学院数学教学现状,对西北工业大学明德学院进行调研,从师资队伍数量与结构、教学内容、教学方式与教学手段、学科竞赛及考研情况、学生群体特点等方面做了比较深入的调查,做了总结和分析.     

局部网格生成中初始探索圆半径的搜索算法

无网格不一致性的基于节点的局部网格生成(NLMG)算法是基于节点的局部有限元方法(NLFEM)实现无缝连接的核心算法之一,而快速合理的确定中心节点的初始探索圆半径是降低NLMG算法计算量和确保其可靠性的关键一步。本文提出了基于均匀桶的快速局部搜索算法(UBFLSM),并将其成功应用于NLMG算法,解决了初始探索圆半径和探索圆半径优化后候选卫星点集的确定这两个难点,确保NLMG算法无网格不一致性。并/串行数值试验(实现从网格生成到总刚度矩阵生成之间的无缝连接)均表明,该算法是快速及可靠的。     

Vallée-Poussin算子逼近连续函数的最优估计

通过将Vallée-Poussin算子逼近连续函数的能力转化为对辅助数列{g(n)}的上确界的计算,首先利用数列单调有界定理证明辅助数列极限的存在性,之后借助夹逼准则求得辅助数列{g(n)}的极限,即数列{g(n)}的上确界,进而得到Vallée-Poussin算子逼近连续函数的最优估计常数.