一种迭代格式的有限元并行算法*

本文提出了一种求解有限元方程的迭代格式的并行算法.该方法在线性代数方程迭代解法的基础上,引进并行运算步骤;并且运用加权残数方法,通过选择适当的权函数,推导了该并行算法的有限元基本格式.该方法在西安交通大学BLXSI-6400并行计算机上程序实现.计算结果表明它能有效地提高运算速度,减少计算时间,是一种有效的求解大型结构有限元方程的并行算法.     

非牛顿流体内流传热研究

在本文中,研究了注入轴对称模腔非牛顿流体非定常流动.本文的第二部份研究了上随体Maxwell流体管内热流动.对于注入模腔流动.其本构方程采用幂律流体模型方程.为了避免在表现粘度中温度关系引起的非线性.引进了一特征粘度的概念.描述本力学过程的基本方程是,本构方程、定常状态的运动方程、非定常能量方程及连续方程.该方程组在空间是二维问题,在数学上是三维问题.采用分裂差分格式求得本方程组的数值解答.分裂法曾成功应用于求解牛顿流体问题.在本文中,首次将分裂法成功地应用解决非牛顿流体流动问题.对于圆管内热流,给出了差分格式,使基本方程组化为一个三对角方程组.其结果,给出了不同时刻的模腔内二维温度分布.     

弹性接触问题参数变分原理的有限元并行算法*

本文基于弹性接触问题的参数变分原理的有限元解法,利用并行计算机的特性和并行处理结构,建立了相应的并行算法.该算法从刚度阵的生成和组集,静凝聚过程,求应力过程等多方面实现了并行化.该算法在西安交通大学ELXSI-6400并行计算机上程序实现,计算结果表明能有效地节省计算时间,是一种分析接触问题的有效的并行算法.     

模糊(Fuzzy)映象的广义补余问题*

本文引入一类关于模糊(Fuzzy)映象的新的广义补余问题,构造出一类新的迭代算法.我们讨论这类广义补余问题解的存在性及迭代序列的收敛性.     

论理想流体与线弹性结构的耦联振动

本文对理想流体与线弹性结构的耦联振动问题作理论分析和数值分析.文中证明了耦联振动的固有频率存在并且均为正实数.将流-固耦合系统分析转化为单一结构物在真空中的自由振动分析后,频率方程中不再含有流体变元.使问题得以大大简化.给出了数值解的收敛性证明,以保证解的可靠性.文中还综合里兹法、边界元和有限元方法,提出一种分析转化后结构的混合算法.利用该算法,只需对现有结构分析程序稍作改进,就可分析那些理想流场与结构的耦合问题.一些数例说明了算法的有效性.     

复杂应力构件弹性失效疲劳失效新判据——动态静态八面体应力强度理论

本文,在研究现代和经典强度理论的基础之上,提出了一个在复杂应力下弹性失效与疲劳失效的总准则,即动态静态八面体应力强度理论,同时建立了并分析了一个独立的比较完整的理论体系,给出了36种材料广义失效系数,和一点复杂应力的11个状态的计算理论,导出了广义允许强度算子方程.给出了总准则能应用到静态、动态的计算方法,通过8个工程实例的计算,表明该方法有很高的精度,因而笔者建议广泛地应用到工程.     

三维内肋管内插入螺旋扭带的强化传热实验

本文分别以水和乙二醇为工质，在Ｒｅ数范围为：６００～４００００，Ｐｒ数范围为：５．５～１１０之间，对四根分别插入三种不同扭率螺旋扭带的三维内助管内的换热和流阻特性进行了实验研究。结果表明：三维内肋管内加装扭带的强化传热技术适用于低Ｒｅ数下高Ｐｒ数工质的管内对流换热强化。根据实验值得到了流阻和换热关联式。     

解线性约束凸规划的次最优化方法和改进

1.引 言 关于线性约束下的非线性规划,很多人进行了研究,Zangwill[3] 于1967年提出了次最优化方法,该方法的原理是将原规划问题化为一系列只含有等式约束的子问题求解,最后找到最优解所在的流形,在此流形上使用无约束规划的各种方法求解原问题即可.薛声家[2]1983     

二维变系数扩散方程交替分组显格式的稳定性分析

1.引言 由于高性能并行计算机的出现和并行计算的推动,十多年来,抛物型方程有限差分并行算法设计与分析一直受到关注. D.J.Evalns和A.R.B.Abdullah(1983,[1,2]利用Saul’yev非对称格式对常系数抛物方程设计了AGE(交替分组显格式)算法,并用矩阵分析的方法证明了该算法的无条件稳定性.该算法有明显的并行性,倍受推崇,且计算的实践([8],[9])表明它对变系数的抛物方程也是可行的,但稳定性的分析成为一个难点.张宝琳([3])在一维情     

基于L~1度量分析的图象分解与重构算法

Mallat‘s decompositon and reconstruction algorithms are very important in the the field of wavelet theory and its applications to signal processing.Wavelet Anal-ysis,which is based on L^2(R) space,can eliminate redundancy of signals with the help of orthogonality and characterize the processing precision with the meansquare error.In the recent years,it is understood that the mean square measuredoes not match human visual sensitivity well.From the point of view,R.DeVore studied L^1 measure instead.Similarly,considering the principles of image com-pression,Yang introduced and dealt with orthogonality in L^1 space based on thebest approximation theory,and consequently established the corresponding decom-position and reconstruction algorithms for signals.In this paper,error analyses for the algorithms above are taken and the selection of the best parameters in the algorithms are discussed in detail.Finally,the algorithms are compared with the classical Haar and Daubechies‘‘s orthogonal wavelets based on the singal-to-noiseratio data computed.