Mie-Grüneisen状态方程下多介质守恒型欧拉方程组的数值计算

针对Mie-Grüneisen状态方程下的多介质流场,将Euler方程中的部分复杂参数作为守恒量引入到新的方程中,使原方程结构得到简化.同时引入质量分数以表示流场中不同介质的变化,并对通量作近似处理,再利用MUSCL-TVD格式结合改进过的Euler方程进行求解,模拟Mie-Grüneisen状态方程下多介质相互作用的情况.结果表明,通过本方法既能使方程组满足守恒,又能较好地处理多种介质形成的间断面.     

Mie-Griineisen状态方程下多介质守恒型欧拉方程组的数值计算

针对Mie-Grüneisen状态方程下的多介质流场,将Euler方程中的部分复杂参数作为守恒量引入到新的方程中,使原方程结构得到简化.同时引入质量分数以表示流场中不同介质的变化,并对通量作近似处理,再利用MUSCL-TVD格式结合改进过的Euler方程进行求解,模拟Mie-Grüneisen状态方程下多介质相互作用的...     

三介质Mie-Grüneisen混合模型在水下爆炸防护层问题中的应用

研究水下爆炸中的防护层问题,将爆炸气体、水、防护层或其他材料看成一个混合流场后,它们的物理状态可以直接用统一形式的Mie-Grüneisen状态方程来表示,再用Mie-Grüneisen混合模型模拟爆炸气体、水、固态防护层之间的复杂相互作用。计算时,通过状态方程中的特定参数来区分流体成分的物理特性,并通过体积分数来区分界面,同时添加自由进出口边界条件;计算过程中,对防护层的效果进行细致研究。研究发现,防护层的效果取决于材料的冲击阻抗。当冲击波从一种介质进入新介质时,在新介质冲击阻抗较小的情况下其压力会降低。同时,进入防护层的冲击波被结构物反射又会形成第二个冲击波。在这个过程中,对防护层的厚度和距离进行关注,但是这两个因素并未产生重要影响。     

Mie-Grüneisen混合模型减小边界差商的重构算子

将守恒型单调迎风格式(MUSCL)和双曲正切界面捕捉(THINC)算法组合到一起进行数值重构,并通过重构建立新的算子。重构的算子主要作用是尽可能降低网格的边界差商。在MUSCL和THINC算法下,网格左右边界处的状态可以导出一个优化算法的差商判定机制。再按照这一边界差商优化值最小(BVD)的原则,对MUSCL和THINC进行二选一。在BVD重构算子的作用下,数值断面变得平滑,并且有效地限制振荡。BVD重构算子的计算性能将通过一维和二维数值算例来进行检验。     

基于Mie-Grüneisen状态方程的爆轰波运动数值模拟

依据C-J（Chapman-Jouguet）理论,对爆轰问题中的气态爆轰产物和未反应炸药分别考虑不同的参考状态,并根据参考状态选用特定的Mie-Grüneisen状态方程。忽略化学反应过程,爆轰产物厚度为零的前导激波面以界面的形式存在。数值模拟中,爆轰波的演化分为波面传播以及与未反应介质相互作用两个部分。传播过程中,爆轰波的传播速度即恒定的爆速,爆轰产物在传播过程中瞬间形成,而相互作用过程则是通过Mie-Grüneisen多介质混合模型来计算爆轰波的持续冲击作用。借助于Mie-Grüneisen状态方程以及Mie-Grüneisen多介质混合模型,可以很好地模拟爆轰波的运动过程。对比理论参数及文献的计算结果发现,模拟结果具备较好的准确度。     

多介质流体力学计算的一种二维非守恒型差分格式

在一维流体力学非守恒型差分格式工作的基础上构造了二维多介质非守恒型差分格式，考查陛的对称性，初步试算了一些模型。     

多分量流计算的高分辨KFVS有限体积方法

论及高分辨分子动力学通向量分裂(KFVS)有限体积方法的推广。在方法中提出了适当修改Maxwell平衡分布用以修复Euler方程。基于熟知的Euler方程与Boltzm方程的关系，提出了一类求解多分量Euler方程的高分辨分子动力学通向量分裂(KFVS)有限体积方法。应用该方法不需要求解任何Riemann问题或求解附加的非守恒压力方程也不需要任何非守恒修正。数值计算表明，数值解在物质界面附近无振荡，激波速度也正确，显示出方法的高精度及其稳健性。     

求解多维欧拉方程的二阶非结构网格混合旋转Riemann求解器

将基于旋转近似Riemann求解器的二阶精度迎风型有限体积方法推广到非结构网格,采用基于网格中心的有限体积法,梯度的计算采用基于节点的方法引入更多的控制体模板,限制器的构造采用与非结构化网格相适应的形式.在求解Riemann问题时,沿具有一定物理意义的两个迎风方向,即控制体界面两侧速度差矢量方向及与之正交的方向.能够完全消除基于Riemann求解器的通量差分裂格式存在的激波不稳定或"红斑"现象.为减小计算量,采用HLL和Roe FDS混合旋转格式.     

模拟多介质界面问题的虚拟流体方法综述

虚拟流体方法为模拟具有清晰物质界面的多介质流动问题提供了一种简便途径.尤其基于多介质Riemann问题解的修正虚拟流体方法及其变体，能够真实考虑到界面附近非线性波的相互作用和物质性质的影响，可以有效解决各种界面强间断等挑战性难题，具有巨大的工程应用潜力.文章重点回顾了虚拟流体方法的发展历史，总结和对比了各种代表性版本在模拟可压缩多介质流时的界面条件定义方式和多维推广方式，并介绍了该方法的设计原则和精度分析方面的研究进展.文章还回顾了该方法在其他更广泛和更具挑战性典型科学问题中的最新应用进展，并对方法的优势和特点进行了总结.      

多介质流体力学两步欧拉方法的模型封闭性方法

描述多介质流体力学两步欧拉方法拉氏步中方程的不封闭问题.分析已存在的模型封闭性方法的优缺点,给出根据声速特征的自适应的模型封闭性方法.数值例子表明方法合理可靠,并说明压力弛豫过程在数值计算中的作用.     

Multicomponent Stress–Strength Model Based on Generalized Progressive Hybrid Censoring Scheme: A Statistical Analysis

The statistical inference of the reliability and parameters of the stress–strength model has received great attention in the field of reliability analysis. When following the generalized progressive hybrid censoring (GPHC) scheme, it is important to discuss the point estimate and interval estimate of the reliability of the multicomponent stress–strength (MSS) model, in which the stress and the strength variables are derived from different distributions by assuming that stress follows the Chen distribution and that strength follows the Gompertz distribution. In the present study, the Newton–Raphson method was adopted to derive the maximum likelihood estimation (MLE) of the model parameters, and the corresponding asymptotic distribution was adopted to construct the asymptotic confidence interval (ACI). Subsequently, the exact confidence interval (ECI) of the parameters was calculated. A hybrid Markov chain Monte Carlo (MCMC) method was adopted to determine the approximate Bayesian estimation (BE) of the unknown parameters and the high posterior density credible interval (HPDCI). A simulation study with the actual dataset was conducted for the BEs with squared error loss function (SELF) and the MLEs of the model parameters and reliability, comparing the bias and mean squares errors (MSE). In addition, the three interval estimates were compared in terms of the average interval length (AIL) and coverage probability (CP).     

一种强健的守恒型间断跟踪法在一维Euler方程组上的实现

文[8,9]研究设计了一种守恒型的间断跟踪法,其主要特点是以解的守恒性作为跟踪的机制而不是像传统的间断跟踪法利用Rankine-Hugoniot条件,将该跟踪法对一维Euler方程组进行实现.对一维单个守恒律凸流的实现见文[7].由于Euler方程组有3类特征线,信息沿每类特征线传播并相互穿透.如果仍然象单个守恒律那样间断两侧的数值解的计算只用到来自间断同侧的信息,则间断一侧的信息就不能传到间断的另一侧,而会堆积在间断附近.设计了一种几乎是二阶的按特征方式分离信息的方法,将堆积在间断附近的信息分离.而且按此思想可做成高阶方法.该方法中不仅用到了精确Riemann分解,还用到了Roe^[12]的近似Riemann分解及各种插值和重构技巧.数值实验表明这样的处理是有效的.     

一种基于知识模型的红外目标检测方法

针对电厂冷却塔这类具有特殊建筑规范的典型目标,在分析目标红外特性与形状特性的基础上,提出了一种基于知识模型的红外目标检测方法.首先根据冷却塔目标的红外特性,提取图像的亮度、方向和局部熵特征,采用视觉注意模型提取红外图像中的显著区域,作为待检测目标的感兴趣区域;在此基础上,根据冷却塔目标的形状特性建立双曲线形状模型,在感兴趣区内进行结构特征边缘提取和形状模型拟合,构建相关判定准则检测出目标.在一组机载前视红外图像上的实验结果表明,该方法可以达到98.67％的查全率和93.97％的查准率,具有较好的目标检测效果.由于本文方法不需要基准图的参与,降低了对数据保障的要求,因此具有较大的实用性.     

改进的多分辨纹理图像分割算法

提出了一种改进的有监督纹理图像的分割算法。基于实际纹理图像是分割图像叠加了不规则噪声的假设,用被污染的高斯分布描述待分割的图像,并且利用多分辨模型得到代分辨层上的模型参数,从而实现由粗到细直到纹理图像的每个像素的分割。另外在禽域关联为先验信息利用上更为合理。所以这种方法不仅计算量小,而且分割结果也较为精确。     

A Diversity Model Based on Dimension Entropy and Its Application to Swarm Intelligence Algorithm

The swarm intelligence algorithm has become an important method to solve optimization problems because of its excellent self-organization, self-adaptation, and self-learning characteristics. However, when a traditional swarm intelligence algorithm faces high and complex multi-peak problems, population diversity is quickly lost, which leads to the premature convergence of the algorithm. In order to solve this problem, dimension entropy is proposed as a measure of population diversity, and a diversity control mechanism is proposed to guide the updating of the swarm intelligence algorithm. It maintains the diversity of the algorithm in the early stage and ensures the convergence of the algorithm in the later stage. Experimental results show that the performance of the improved algorithm is better than that of the original algorithm.     

基于云模型的自适应量子免疫克隆算法

利用云模型能够兼顾随机性和模糊性的品质,提出一种基于云模型的自适应量子免疫克隆算法.使用云算子代替通用的量子旋转门这一量子进化算法核心算子用于寻优变异操作;通过控制云算子间的协作,实现算法在进化过程中对搜索范围的动态调整,使算法具有较强的全局搜索能力;同时,补充针对性的优化方案,有效避免了算法陷入局部最优.对标准数值优化问题的仿真对比实验表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定度好等优点;对非线性系统的参数估计仿真实验,该算法也取得了对参数的高精度有效估计.     

基于非线性光谱混合模型的遥感影像提取城市不透水层

针对传统方法在提取城市不透水层中的许多局限性,采用两种非线性光谱混合分解模型,包括混合调谐匹配滤波和多层感知器神经网络,通过混合像元分解获取城市不透水层.混合调谐匹配滤波利用用户选择的端元,通过最大化端元响应并减少未知背景信息的影响,进行局部分解端元.多层感知器由多个感知器组成,能够很好的进行非线性学习.对Landsa...     

Stearns-Noechel模型的全光谱纱线配色算法

目前计算机配色中,拟合样与标准样的色差小时配方偏差较大,打样结果不理想,难以预测准确配方。在光学模型Stearns-Noechel模型的基础上进行算法优化。利用两个样品的分光反射率数据相等,则两个样品必然等色的特性,改进计算机配色算法程序中的判别条件,即通过MATLB编程计算,在区间[0 1]中,每间隔0.001,循环未知参数M值,选择全光谱反射率数据偏差最小时的参数M值计算拟合配比,代替色差最小时的参数M值计算拟合配比,并分别计算拟合样与标准样的相对配方偏差进行对比。结果表明,选择全光谱反射率数据偏差最小时参数M值对应的拟合配方,一次色的平均配方相对偏差为0.560,二次色为0.346;选择色差最小时参数M值对应的拟合配方,一次色的平均配方相对偏差为0.723,二次色为0.383;两种方法对比,可以看出无论是一次色还是二次色,优化算法后拟合样品与标准样品的配方相对偏差都比选择色差最小时对应的的相对配方偏差小,即优化后的拟合配方更加接近真实配方,配色精确度得到明显提高,有利于减少后期打样次数,提高配色效率。     

A Compositional Model of Consciousness Based on Consciousness-Only

Scientific studies of consciousness rely on objects whose existence is assumed to be independent of any consciousness. On the contrary, we assume consciousness to be fundamental, and that one of the main features of consciousness is characterized as being other-dependent. We set up a framework which naturally subsumes this feature by defining a compact closed category where morphisms represent conscious processes. These morphisms are a composition of a set of generators, each being specified by their relations with other generators, and therefore co-dependent. The framework is general enough and fits well into a compositional model of consciousness. Interestingly, we also show how our proposal may become a step towards avoiding the hard problem of consciousness, and thereby address the combination problem of conscious experiences.     

基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究

随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。