流固耦合力学概述

本文简要介绍了流固耦合力学及其特点、研究分支、一些进展及进一步发展的趋势  

任意拉格朗日—欧拉描述法研究进展

任意拉格朗日描述综合了纯拉格朗日和纯欧拉描述的优点，克服了各目的缺点，成为非线性连续介质力学中大变形分析的非常有效的方法。本文论述了ＡＬＥ法的研究进展及其在流动流体动力学、流体－结构相互作用、加工成型、碰撞、接触等大变形问题中的应用。  

非线性随机系统的独立失效模式可靠性灵敏度

较好地解决了具有独立失效模式的多自由度非线性随机参数振动系统的可靠性灵敏度分析问题．应用四阶矩技术和Edgeworth级数把未知的响应和状态函数的概率分布展开成标准的正态分布的表达式，从而确定了系统的可靠度和可靠性灵敏度，并放松了随机参数的分布概型和激励类型．  

齿轮系统非线性振动研究进展

围绕圆柱齿轮系统的参数振动和间隙非线性振动问题, 较为详细地评述了20年来国 际上的研究进展情况. 文中首先说明了齿轮系统啮合过程非线性振动的基本概念, 包括基本 的力学模型、数学模型、不同类型的分析系统和求解方法; 然后分别评述了时变轮齿啮合刚 度参数振动问题和齿侧间隙非线性振动问题的研究进展. 此后讨论了同时 包含齿侧间隙和时变啮合刚度时齿轮非线性振动问题方面的研究. 最后,建议了齿轮系统 非线性振动方面今后的研究重点.  

输液管的非线性振动、分叉与混沌——现状与展望

围绕输液管的非线性振动、分叉与混沌问题，对近几年来的主要研究工作加以综述并提出预测，其中包括运动方程中非线性项的归纳与讨论、非线性动力分析的一些现代计算方法、定常流速下输液管的分叉与混沌行为、振荡流速下输液管的参数共振以及今后值得进一步研究的某些问题．  

轴向运动弦线的纵向振动及其控制

综述轴向运动弦线纵向振动及其控制问题的研究进展.多种工程 系统如动力传送带、磁带、纸带、纺织纤维、带锯、空中缆车索道等均 涉及轴向运动弦线的纵向振动.对线性模型而言,除早期结果外,总结了 运动弦线的模态分析、具有复杂约束和耦合的运动弦线振动和运动弦线 参数振动的近期研究.对非线性模型而言,提出了轴向运动弦线大幅纵向 振动的运动微分方程,概述了离散化和直接近似解析分析、用黏弹性材 料模型化阻尼机制和动力传输系统的耦合振动研究的新进展.讨论了轴 向运动弦线振动主动控制的研究现状,包括能控性和能观性,控制分析的 频域方法和能量方法,振动的自适应控制和非线性振动的控制.最后指出 该研究方向今后需要研究的若干重要问题,包括运动弦线的非线性动力学 行为、黏弹性运动弦线的振动、含运动弦线的混杂系统的控制和轴向运 动弦线非线性振动的控制.  

输流管道系统振动研究进展

从5个方面评述了近年来输流管道流固耦合振动的研究进展.概述了输流管道线性振动的动力学建模与分析方法;非线性振动及分析方法;输流管的振动试验方法、输流管的振动控制以及管道动强度设计.并提出了进一步的研究方向以及采用的相应的对策.  

非线性动力方程的增维精细积分法

对线性定常结构的动力系统提出的精细积分法，能得到在数值上逼近于精确解的结果。但是对于非齐次动力方程却涉及到矩阵求逆的困难，而且通常与时间有关的非齐次项不能进入精细积分的细化过程。采用增维的方法，将非齐次动力方程化为齐次方程，在实施精细积分的过程中不必进行矩阵求逆。这种处理方法对于程序实现和提高数值计算的稳定性十分有利，而且在大型问题中可明显提高计算效率，数值算例显示本文方法是有效的。  

求解非线性方程组的混合遗传算法

非线性方程组的求解是数值计算领域中最困难的问题。大多数的数值求解算法例如牛顿法的收敛性和性能特征在很大程度上依赖于初始点。但是对于很多非线性方程组，选择好的初始点是一件非常困难的事情。本文结合遗传算法和经典算法的优点，提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该混合算法充分发挥了遗传算法的群体搜索和全局收敛性，有效地克服了经典算法的初始点敏感问题；同时在遗传算法中引入经典算法(Powell法、拟牛顿迭代法)作局部搜索，克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点。选择了几个典型非线性方程组，从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对比了不同算法。计算结果表明所设计的混合遗传算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度和精度，是求解非线性方程组的一种成功算法。  

随机结构非线性动力响应的概率密度演化分析

提出了随机结构非线性动力响应分析的概率密度演化方法．根据结构动力响应的随机状态方程，利用概率守恒原理，建立了随机结构非线性动力响应的概率密度演化方程．结合Newmark-Beta时程积分方法与Lax-Wendroff差分格式，提出了概率密度演化方程的数值分析方法．通过与Monte Carlo分析方法对比，表明所给出的概率密度演化方法具有良好的计算精度和较小的计算工作量．研究表明：随机结构非线性动力响应概率密度具有典型的演化特征，随着时间增长，概率密度曲线分布趋于复杂．