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本文提出了一种求解流动与传热问题的高效稳定的分离式算法-IDEAL(Inner Doubly-iterative EfficientAlgorithm for Linked-equations).在IDEAL算法中每个迭代层次上对压力方程进行两次内迭代计算,第一次内迭代过程用于克服SIMPLE算法的第一个假设,第二次内迭代过程用于克服SIMPLE算法的第二个假设.这样在每个迭代层次上充分满足了速度和压力之间的耦合,从而大大提高了计算的收敛速度和计算过程的稳定性.本文通过2个三维不可压缩流动和传热的算例对IDEAL算法与其它三个被广泛使用的算法(SIMPLER、SIMPLEC和PISO)进行了比较.通过分析比较得出IDEAL算法在收敛性和健壮性上均优于SIMPLER、SIMPLEC和PISO算法.在这2个算例中IDEAL算法几乎可以在任意的松弛因子下获得收敛的解,并且IDEAL算法所需最短计算时间较SIMPLER算法减少12.9%~52.6%;较SIMPLEC算法减少48.3%~79.1%;较PISO算法减少10.7%~46.5%. 相似文献
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众所周知,既约Hessian方法是求解较大规模约束优化问题的一类有效方法,但已有的这类方法的全局收敛性分析需假定拉格朗日函数的既约Hessian矩阵的一致正定性.本文提出了一个修正的既约Hessian SQP方法,并且证明其在没有上面提及的假设条件下具有全局收敛性. 相似文献
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关于Delta算子的广义Taylor公式的余项估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对哑演算中Rota提出的至今尚未解决的广义Talor公式的余项估计问题进行了研究。获得了Delta算子关于一般函数的一个不同于Lagrange型的结果,并解决了二阶Delta算子的余项估计问题。 相似文献
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