稳定分层流动中湍流特性的研究综述

本文总结了近60 年来分层流动中湍流特性研究的成果. 主要从两个方面进行了综述:(1) 分层流动中湍流场的演变和混合. 在这方面主要分析稳定分层对湍流混合和湍流结构的影响, 以及混合层内湍流结构的特性和混合层的演化规律. (2) 分层流动中湍流的扩散和输运. 动量和标量的逆梯度输运特性是分层湍流研究的一个重要方向;分析分层对湍流扩散的影响. 并指出了一些值得今后进一步研究的方向.     

高度不规则网格多边形单元的有理函数插值格式

借鉴自然邻点插值法,提出了基于高度不规则网格多边形单元的有理函数插值格式一多边形有理函数插值．给出了多边形有理函数插值形函数的计算表达式．该插值格式以多边形的顶点作为插值点,插值形函数为有理函数形式,克服了传统有限方法中构造边数大于4单元多项式形式位移插值的困难．     

流体饱和标准线性粘弹性多孔介质中的平面波

研究了流体饱和不可压标准线性粘弹性多孔介质中平面波的传播和反射问题．在固相骨架小变形的假定下,得到了粘弹性多孔介质中波动方程的一般解,讨论了弥散关系和波的衰减特性．结果表明：在流体饱和不可压粘弹性多孔介质中,仅存在一个耦合纵波和一个耦合横波,纵波和横波的波速、衰减率等取决于孔隙流体与固相骨架间的相互作用以及固相骨架本身的粘性．同时,研究了半空间自由边界上入射波(纵波、横波)的反射问题。得到了非均匀反射波的波速、反射系数、衰减率等的表达式及其相关的数值结果．     

交通流的一维元胞自动机敏感驾驶模型

在一维交通流元胞自动机NaSch模型的基础上，优先考虑驾驶员的不确定性敏感预期行为， 将随机延迟过程放在确定性减速之前，从而建立一种新的一维元胞自动机交通流模型：敏感驾驶模型 （简称SDNaSch模型），并根据所给出的车辆状态演化的并行更新规则作了数值模 拟，模拟得到的基本图表明，与NaSch模型相比，道路交通量有较大提高，接近于实测数据 ，说明新模型能更贴切地描述交通现象；某些密度区域流量出现两个分支，表明在临界点附 近存在亚稳态；而且会出现畅行相与阻塞相的相分离界面. 从车辆速度分布演化的时空斑图 ，可以看到宽幅运动阻塞相的出现以及畅行相→宽幅运动阻塞相和宽幅运动阻塞相→畅行相 的相变. 接着，计及实际交通情况，考虑行驶车辆中一部分是敏感驾驶，而其余车辆按NaSc h模型规则行驶，数值模拟结果进一步证明，敏感驾驶因素对车流的作用是很大的，随着敏 感驾驶车辆的增多，道路容量也随之提高. 关键词： 交通流 元胞自动机模型 亚稳态 相分离 交通相变     

长短波相互作用方程的Jacobi椭圆函数求解

推广了Jacobi椭圆函数展开方法,研究了复非线性演化方程组的求解问题,得到了长短波相互作用方程的准确包络周期解.该结果在一定条件下包含了相应的孤波解. 关键词： Jacobi椭圆函数方法 长短波相互作用方程 孤波解     

带相变的连续浇铸铸坯温度场分析

本文通过适当变换，将考虑铸坯相变潜热影响的三维稳态非线性温度场问题，化成等效的二维瞬态非线性问题来求解，并用等效比热代替相变影响，给出了有限元计算公式，并对相变区作了精确仔细的处理．     

考虑横向剪切的对称层合圆柱正交异性扁球壳的非线性稳定问题

本文建立了计及横向剪切的复合材料对称层合圆柱正交异性扁球壳的大挠度理论。应用修正迭代法,研究了均布压力作用下对称层合圆柱正交异性固定边扁球壳的非线性稳定问题,得到了临界荷载的解析解。此解可直接应用到工程设计中。     

非协调数值流形方法的稳定性和收敛性分析

在流形元的基础上，提出了非协调数值流形方法，非协调数值流形方法的优点是在不增加广义节点自由度的前提下，大大提高数值流形方法的计算精度和计算效率.利用内部自由度静力凝聚处理，推导了消除内参后的单元应变矩阵和单元刚度矩阵.在Hilbert空间内，从最小势能原理出发对非协调数值流形方法的稳定性和收敛性进行了分析和讨论，得到了保证非协调流形元解唯一存在和收敛的基本条件，完善了非协调数值流形方法的理论基础.数值试验表明，新单元构造过程简单，有较高的精度，从而证明了本方法的可行性.     

直立堤前部分反射短峰波演变的三个无穷序列

在直立墙防波堤前部分反射的n色n向短峰波高阶系统中,发现了其解析解数目演变的三个无穷序列,具有基本的水波理论和工程应用价值. 关键词： 短峰波 部分反射 无穷序列 直立堤     

基于守恒高阶模型和支持向量机的多车道车辆换道模型

针对高速公路车辆换道问题, 提出一个多车道车辆换道模型。利用支持向量机(SVM)在多维特征下二分类问题的优势, 将SVM和Lagrange坐标下的高阶守恒模型(CHO)结合, 通过全离散跟车模型生成原始数据, 采用SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)算法对数据进行预处理, 采用双指标评估度SVM进行训练, 建立多车道车辆换道仿真模型。仿真结果表明: 基于支持向量机和CHO模型的换道模型, 驾驶车能够就当前的驾驶环境, 准确地作出决策, 有效地模拟高速公路上真实的多车道驾驶情况。