三维声场边界元法几乎奇异积分问题分析

以三维声场问题为例,提出一种准确计算高阶单元几乎奇异积分的半解析算法.首先分析高阶单元几何特征,构造近似几何量,然后应用扣除法,将奇异积分核函数分解为规则核函数与近似几何量表达的奇异核函数.规则核函数积分采用常规Gauss数值积分计算,奇异核函数积分采用半解析算法计算.给出三维声场内问题和外问题经典算例,计算了近边界点的声压,结果证明本文半解析算法的有效性和准确性.     

三维位势问题边界元法中几乎奇异积分的正则化

采用一种半解析正则化算法,计算了三维位势问题边界元法中近边界点的几乎强奇异和几乎超奇异面积分.该算法适用于三角形线性等参元.对高次单元将其细分为几个三节点三角形单元即可应用该算法.由于几乎奇异性,与内点邻近的单元上的积分,采用半解析正则化积分算法计算;而远处单元的积分仍保持常规高斯积分.对三维热传导算例,计算了近边界点的温度和热流.数值结果证明了该算法的有效性和精确性.     

SPH核函数光滑长度最优选取和自适应准则研究

基于小波分析理论和RKPM再生核函数研究无网格方法SPH中多尺度诊断工具,多尺度再生核函数使得数值计算在不同尺度上的响应分离,并通过动态伸缩窗函数给出计算域不同位置的时频特性,实现在无网格体系下构造网格计算方法的“自适应网格”,从而达到对不同流场位置多分辨率分析的目的.利用多尺度诊断工具中的小波分解算法给出SPH核函数在频域内能量残差估计,发展一种核函数光滑长度最优选取准则.最后,基于可压缩流场激波稀疏波共存的现象,针对传统的光滑长度自适应的缺陷,构造一种避免数值计算“拖尾”现象的自适应准则.     

非高斯冲激干扰下基于Softplus函数的核自适应滤波算法

针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输...     

基于自适应非结构化网格的VOF方法

本文提出了一种基于自适应非结构化网格的VOF算法,根据相界面网格的相函数值对相界面网格进行自适应细化与合并,通过基于非结构化网格的界面构造方法构造相界面,在适量增加网格单元数量的情况下提高了计算的精度。该方法随着时间及相界面的变化无需重新整体生成网格,算法效率较高。经典算例的验证结果表明,本文自适应网格方法计算得到的结...     

水平层状介质中电磁场并矢Green函数的一种快速新算法

本文利用提取直射波并结合自适应数字滤波等技术提出一种计算水平层状介质中电磁场并矢Green函数的快速算法. 首先将谱域Green函数中表征均匀介质作用的直射波提取出来并对其积分进行解析计算,这种处理降低了谱域Green函数的奇异性,可在很大程度上缩短其积分收敛区间. 然后在将谱域Green函数剩余部分对应积分转化为三个快速下降积分的基础上,引入一种自适应数字滤波算法对其进行快速求解. 最后通过具体算例验证了本文所述算法的有效性. 关键词： 并矢Green函数 快速算法 水平层状介质     

基于自适应阈值的三维点云分段式去噪方法

激光雷达探测点云数据中存在大量噪声点,导致三维图重建精度下降,无法完全复现物体结构,本文针对此问题提出了一种基于自适应阈值的三维点云分段式去噪方法.根据噪声点与非噪声点之间的欧式距离,将其划分为远信号噪声点和近信号噪声点两类,先后对两类噪声点分别采用基于非线性函数的阈值自适应去噪算法和基于曲率的去噪算法.基于非线性函数...     

积分节点迎风偏移的节点积分无单元Galerkin方法

建立求解稳态对流-扩散方程的-种稳定、高效的无单元Galerkin方法.该方法计算积分时采用基于局部Taylor展开的节点积分,并根据对流占优的程度对积分节点进行自适应迎风偏移.与传统的使用稳定化的无单元Galerkin方法相比,该方法是-种不依赖于背景网格积分的纯无网格方法,具有更好的稳定性和较高的计算效率,其程序实施更为简便.     

气-固界面作用物理模型的确定性实现方法

针对最新发展的气-固界面作用物理模型,提出一种确定性计算方法.算法的核心是:针对离散速度空间分布函数,采用确定性算法计算出单轮气-固碰撞作用的散射核函数矩阵,并通过考虑吸引势阱作用和迭代累加多次气-固碰撞作用,物理地反映气体分子入射/反射速度分布函数在气-固界面上的变化.与现有基于Monte Carlo随机采样的实现方...     

声学时域边界元法的时间卷积计算方法研究

核函数中保留Dirac函数的原型,形成关于时间的卷积积分,是声学时域边界元法中一种稳定、有效的时间数值积分计算方法 (CQ-BEM)。然而,传统CQ-BEM中卷积积分系数的获取有计算量大、耗时长,且对不同单元需要重新计算的问题,极大地降低了CQ-BEM法计算时域声场的效率。针对传统CQ-BEM积分系数计算效率低的问题,本文利用多项式展开定理给出了待求函数泰勒系数的解析表达与数值计算方法,建立了不同单元间待求系数的转换理论,可以在一次循环迭代内完成不同单元的积分系数的计算,大幅降低了计算量,提高了CQ-BEM方法的声场计算效率。脉动球源数值算例结果表明,在相同要求下,本文方法计算时间较传统方法减少50%以上,相对误差小5个数量级以上,且计算时间随单元数的增长率仅为传统方法的2.34%。因此,本文提出的系数计算方法能够有效提高CQ-BEM方法的时域声场计算效率,拓展了CQ-BEM在大型机电设备时域声场模拟的计算规模。     

基于变形镜本征模式的空间光学遥感器波前误差校正方法研究

提出采用基于变形镜(DM)本征模式的自适应光学波前误差校正方法校正高分辨率空间光学遥感器的在轨波前误差。该方法利用变形镜各致动器的影响函数得到一组符合导数正交关系的变形镜本征模式,以图像功率谱密度在低频区域的积分和为评价函数,根据本征模式系数与评价函数之间的关系直接求解出各阶模式所需的校正量。利用实测的37单元变形镜的影响函数得到变形镜本征模式,基于该模式对泽尼克像差进行了开环和闭环仿真校正,定量分析了相位偏置和图像频率范围对算法精度的影响。针对遥感器主镜镜面热变形误差给出了仿真校正结果,分析了图像噪声和不同遥感图像对算法校正精度的影响。仿真结果表明基于变形镜本征模式的自适应光学校正方法可以有效校正波前误差,算法收敛速度快,对图像噪声和内容不敏感,适合用于空间光学遥感器的波前误差校正。     

弹性力学的重构核粒子边界无单元法

将重构核粒子法(RKPM)和边界积分方程方法结合，提出了一种新的边界积分方程无网格方法——重构核粒子边界无单元法(RKP-BEFM).对弹性力学问题，推导了其重构核粒子边界无单元法的公式，研究其数值积分方案，建立了重构核粒子边界无单元法离散化边界积分方程，并推导了重构核粒子边界无单元法的内点位移和应力积分公式.重构核粒子法形成的形函数具有重构核函数的光滑性，且能再现多项式在插值点的精确值，所以本方法具有更高的精度.最后给出了数值算例，验证了本方法的有效性和正确性. 关键词： 重构核粒子法 弹性力学 边界无单元法     

一种改进的粒子滤波视觉跟踪算法

针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。     

基于权值优化分块自适应灰度-距离Markov随机场的无扫描3D激光雷达距离图像重构

针对无扫描三维(3D)激光雷达距离图像分辨率低、随机噪声大的问题,以高分辨率单目相机作为辅助,提出基于权值优化分块自适应灰度-距离马尔科夫随机场(MRF)的稀疏距离图像重构方法。在构建灰度-距离MRF多层次相关图基础上,采用分块快速插值策略,克服纹理拷贝并提高重构速度;采用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割边缘惩罚方法,有效保护图像结构细节;采用空域距离核函数和灰度相似核函数双重引导,并针对不同邻域系统自适应调整核函数标准差,保证算法稳健性;针对各邻域系统,采用共轭梯度法实现了全局能量函数快速优化。标准图像数据和真实图像实验表明所提出方法较双线性插值、双边滤波和标准MRF方法具有更优的综合性能,可有效实现无扫描3D激光雷达距离图像重构。     

边界元奇异与近奇异数值积分方法及其应用于大规模声学问题

提出了综合处理Burton-Miller方法所导致的奇异积分与近奇异积分问题的数值求积方法,以此改进了基于常量元素的常规边界元和低频快速多极边界元方法。对于奇异积分问题,利用Hadamard有限积分方法进行解决;对于近奇异积分问题,则采用极坐标变换法和PART方法(Projection and Angular&;Radial Transformation)进行克服。与解析解和LMS Virtual.Lab商业软件的结果比较验证了方法的正确性,并对比分析了奇异积分与近奇异积分对计算精度的影响。采用低频快速多极子方法以加速常规边界元法的计算效率,计算分析了计算复杂度,并成功实现了34万自由度大规模问题的计算。结果表明,近奇异积分问题主要由超奇异核函数引起,对计算精度的影响不容忽略;快速多极边界元法的精度与常规边界元法一致,但计算复杂度要远低于后者。      

基于靶面温度测量的激光强度时空分布重构方法

基于靶面温度分布测量反演激光强度时空分布的重构表达式中,被积函数包含的奇异阿贝尔核函数导致了求解积分表达式的病态和解的不稳定。为了解决这一积分求解问题,基于广义函数理论和正则变换方法,对积分函数进行了重新构造,获得了基于靶面温度时空分布测量反演入射激光强度分布的重构算法,并分析了重构结果对温度测量误差的敏感性。借助数值模拟方法对重构算法进行了验证,数值计算给出了重构强度误差与靶板厚度和辐照时间的关系。验证结果表明,两种背光面边界条件下反演获得的激光束时空分布,不仅与原始模型激光束达到了较好的一致,而且不受薄板条件的限制。算法对强激光辐照效应的靶面激光参量监测有实用性。     

基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法

针对湍流退化图像随机性的问题,提出了一种基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法。首先介绍了随机点扩散函数的图像退化模型,并分析了点扩散函数随机性对图像复原造成的影响,建立了基于随机点扩散函数的多帧图像退化模型。在此基础上,建立了基于多帧退化图像的全变分复原模型,利用前向后向算子分裂法对模型进行求解,提高了算法的运算效率。然后,提出了一种新的自适应正则化参数选取方法,该方法利用全变分复原模型的目标函数计算正则化参数,当正则化参数收敛时,复原图像的峰值信噪比达到最大值,因此利用目标函数的相对差值作为自适应算法迭代终止的条件,可以获得最佳复原效果。最后通过实验分析,算法中退化图像的帧数应不大于10帧。实验结果表明:当取10帧退化图像时,AFBS算法运算时间与单帧的FBS算法相当,信噪比增益为1.4 dB。本文算法对图像噪声有明显的抑制作用,对湍流退化图像可以获得较好的复原效果。     

基于改进代价计算和自适应引导滤波的立体匹配

针对现有局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配精度低的问题,提出一种基于改进代价计算和自适应引导滤波代价聚合的局部立体匹配算法。该算法首先将增强后的梯度信息与基于增强梯度的Census变换相结合,构建代价计算函数;然后对图像的每一个像素构建自适应形状十字交叉窗口,并基于自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后通过视差计算和多步视差精化得到最终的视差图。实验结果表明,改进后的算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.80%,与基于传统引导滤波器的立体匹配算法相比,本文算法在弱纹理区域取得更好的匹配结果。     

基于自适应滤波系数的非局部均值计算机层析成像的图像降噪方法

传统非局部均值(NLM)算法在滤波过程中采用固定滤波系数,从而导致图像细节过度平滑。为解决此问题,引入结构张量(ST)的迹作为图像特征区域的判别准则,设计了一种自适应滤波系数的权值函数(ST-NLM)。此外,针对传统算法计算耗时的问题,采用积分图像对算法进行加速。测试结果表明:经ST-NLM方法去噪后,图像整体平滑度和细节保留程度均较好;与NLM相比,ST-NLM方法的峰值信噪比提高了3 dB,结构相似度提高5%,运行速度提高约2倍。     

共形完全匹配层按层积分算法

基于共形完全匹配层(CPML)吸收边界,构造一种共形完全匹配层矢量单元按层积分算法,将多层单元积分运算叠加到一层单元中进行,用多层单元剖分,以一层单元计算矩阵元素,即保留了多层单元的几何和材料信息,又减少了单元数量和计算量.数值算例表明,这种按层积分CPML吸收效果好,计算量小,可靠,高效.