多工况多约束下离散变量桁架结构的拓扑优化设计

提出了一个多工况下受应力、位移约束的离散变量桁架结构的拓扑优化方法，给出了结构拓扑形式变更时的约束处理方法及杆件删除策略，使基结构设计空间的维数不断降低，达到最优拓扑，避免了奇异解的出现，在算例中指出了截面离散集和位移约束对最优拓扑的影响；算例给出了满意的拓扑优化解。     

冰脊压剪试验及其对直立结构冰载荷的离散元分析

为更准确地分析冰脊与海洋结构的相互作用,本文提出一种基于粘结球体单元的冰脊离散元方法,其中龙骨与脊帆由不同尺寸的单元随机排列而成,整体呈各向同性.采用该方法模拟了一系列龙骨压剪试验,结果表明此方法能较好地表现龙骨的力学特性,且弹性模量、粘聚强度、内摩擦角等计算参数不仅影响龙骨的压剪强度,还影响其破坏模式.最后计算了冰脊...     

一种求解三维热辐射输运方程的整体预处理迭代方法及并行计算

为三维灰体热辐射输运方程的隐式离散纵标方法发展一个整体预处理迭代方法并研制并行程序.该方法采用组装线性代数方程组策略,同时求出所有离散方向上的辐射强度.借助预处理的Krylov子空间迭代法,避免复杂网格上扫描算法可能遇到的死锁问题,能够提高健壮性和计算效率.空间离散上采用一阶迎风有限体积格式.数值实验测试变形六面体网格...     

Sobolev方程的等参有限元法

用等参有限元去逼近曲边区域可以使误差阶不受损失,达到和凸多边形区域上同样的收敛阶.本文研究Sobolev方程的等参有限元方法,在半离散和向后欧拉全离散格式下,分别讨论真解和有限元解之间的误差估计,最后用数值算例进一步验证了理论结果.     

基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.     

唐家山堰塞湖泄洪问题的研究

研究的是唐家山地震次生灾害引发的堰塞湖问题.首先对数字高程地图进行等高图像分析求解了堰塞湖不同高程水位对应的湖区面积,建立了蓄水量体积与堰塞湖水位高程的离散化模型,然后建立了神经网络模型和多元线性回归模型研究了北川降雨量与堰塞湖入库流量的关系,继而求解得到不同降雨量下每日堰塞湖水位高程.在研究泄洪过程时,首先通过对泄洪过程和溃坝过程内在机理的研究分别建立了正交多项式逼近模型和仿真模型得到溃坝时的溃口流量随时间变化的关系,继而分析求解得到溃坝时其他参数随时间变化的关系.针对淹没区的问题,综合数字高程地图和行政区域地图,利用数字地图计算了洪水到达各被淹没区域的时间,淹没范围,以便于确定撤离方案.     

时滞离散网络模型的动力学分析与同步

复杂网络广泛存在于日常生活,首先,给出几类标准的网络模型;然后,利用稳定性控制方法设计并实现了具有时滞与非时滞耦合的复杂网络模型快速控制;最后,通过构造优化Lyapunov函数,讨论其模型的射影同步问题,得到了系统全局稳定的条件和有效的控制器,以实例数值验证其方法的可行性。     

注重数学概念教学 发展问题解决能力

数学概念是中学数学教学中至关重要的内容,是基础知识和基本技能的核心.正确理解概念是学好数学的基础.数学的问题解决是学好数学的具体体现,是学生有兴趣学习数学的动力源泉.在平常的教学中,可以通过解题训练,提高学生问题解决的能力.当下普遍的是重解题训练,轻概念教学.这样虽可短期内提高学生平时数学成绩,但其淡化了对知识本质的理解,不利于可持续发展.笔者结合自身的教学实践,以"离散型随机变量的分布列"为课例(下文简称为"课例"),分析如何通过概念教学提高学生数学问题     

具有不确定性的分数阶时滞复值神经网络无源性

该文研究了一类具有不确定性和时滞的分数阶复值神经网络无源性问题,未将复值神经网络模型拆分成两个实值系统,而是将复值系统当成一个整体直接进行处理.通过构造恰当的Lyapunov函数,并利用矩阵不等式技巧,建立了网络无源性的线性矩阵不等式判据.给出的数值例子和仿真验证了获得结论的可行性和有效性.     

变时滞BAM神经网络的全局指数稳定性

研究一类变时滞BAM神经网络平衡点的全局指数稳定性问题.在不要求激励函数全局Lipschitz条件下,通过构造合适的Lyapunov泛函,并结合Young不等式,得到了BAM神经网络模型在一定条件下全局指数稳定的一些充分条件,推广和改进了前人的相关结论,为综合设计指数稳定的时滞BAM神经网络提供了依据.