二维水下声辐射问题的改进径向基点插值法研究

径向基点插值法是一种典型的无网格数值计算方法,在分析声学问题时,相比于传统有限元法能更好地抑制频散误差,且在相同的节点分布下通常可以得到更精确的数值解。本文提出一种改进的节点选取方案用于构造插值形函数,即改进径向基点插值法。该方案采取一个简单而直接的格式,可确保在进行数值积分时同一背景积分单元中的被积函数是连续可微的,从而减小数值积分误差,得到比原始径向基点插值法更精确的数值解。同时,为了处理外声场问题,本文采用DtN映射技术将无限域截断为有界计算域,满足索默菲尔德辐射条件。数值试验表明,相比于传统有限元法和原始径向基点插值法,本文改进方法具有更高的计算精度和计算效率,在研究水下声辐射问题时具有良好的应用前景。

基于边光滑有限元法的结构振动与稳定性研究

用一种新型的数值方法—边光滑有限元方法(edge-based smoothed finite element method,ES-FEM)对梁、板等简单结构的振动与稳定性问题进行分析与研究。光滑有限元方法在计算系统总体刚度矩阵时在构造的光滑域内对应变进行光滑操作,这样得到的刚度矩阵改善了有限元方法过刚的数值缺陷。对梁和板结构在一定边界条件下的振动与稳定性问题的分析结果表明:与其它有限元方法相比,光滑有限元方法提高了数值计算结果的精确度和收敛性。

基于α有限元法的二维水下声散射计算

众所周知,由于存在插值误差和污染误差的原因,高波数声学问题的有限元解是不可靠的。为了提高有限元法的求解精度,本文提出了一种新型的α有限元法来求解水下声散射问题。在α有限元法中,首先运用基于点的梯度光滑技术得到点光滑的梯度场,然后对点光滑有限元法进行推导。因此,α有限元模型既包含来自点光滑有限元模型的梯度成分又包含来自标准光滑有限元模型的梯度成分,充分利用了点光滑有限元模型的"过软"特性和标准有限元模型的"过刚"特性。为了处理外声场问题,本文运用了Dt N无反射边界条件。数值计算结果表明:与标准有限元法相比,α有限元法在水下声散射计算中具备更高的计算精度和计算效率。

基于面光滑有限元法的三维声传播问题研究

为解决标准有限元方法"过刚"的特性,采用一种基于面的光滑有限元法(FS-FEM)来求解三维声学问题,在FS-FEM模型当中,应用四节点的四面体单元来离散三维声场域,通过与四面体单元面相关的光滑域并运用伽辽金弱形式来建立线性离散系统的控制方程,在面光滑域上进行的梯度光滑操作能够"软化"原来"过刚"的FEM模型,因此能够减少数值离散误差。数值仿真结果表明:运用相同的网格密度,FS-FEM能够得到比FEM更加精确的计算结果。

基于边光滑有限元法的散射声场数值计算

针对采用有限元法计算声学问题时,数值离散误差会随计算频率的增加而增加的问题,通过光滑技术对计算域进行重新划分,重新装配总刚度矩阵,适当软化有限元模型刚度,从而有效降低数值离散误差,得到更精确的计算结果。

基于边光滑有限元法的加筋板静力和自由振动分析

运用边光滑有限元法,研究分析了加筋板结构的静力和自由振动问题。在边光滑有限元法中,将基于边的应变光滑技术用于对原来的应变场进行光滑操作;由于应变光滑技术能够适当地软化原来过刚的有限元模型,从而能够得到更加接近于系统准确刚度的光滑有限元模型;鉴于三角形单元良好的适用性,选用三角形单元对模型进行网格划分;同时,为了解决低阶Reissner-Mindlin板单元弯曲过程中的横向剪切自锁问题,采用了一种新型的离散剪切间隙技术。算例的数值计算结果表明,与传统的有限元法相比,边光滑有限元法能够得到精度更高的计算结果,且收敛更快,计算效率更佳。

基于耦合边界元法的水下目标低频声散射特性

基于耦合声学边界元理论对水下目标低频声散射特性进行仿真研究。为了验证此数值方法准确性,对水中弹性球壳在平面波入射下的反向散射特性进行数值计算。结果表明,散射声场的数值计算结果和解析解较好吻合。在此基础上,本文探究刚性BeTSSi-Sub[1]和弹性BeTSSi-Sub的全向散射特性,对比发现,刚性BeTSSi-Sub的目标强度大于弹性BeTSSi-Sub的目标强度。通过对形状不同弹性的BeTSSi-Sub的目标强度对比发现,在低频段潜艇上舵对潜艇目标强度的影响比上层建筑的影响大。

串列双圆柱绕流噪声计算方法对比研究

文中以双圆柱绕流噪声为对象,采用相同湍流计算结果,对比了基于有限元求解变分形式声类比方程和基于面积分求解声类比方程两种不同的流噪声计算方法,并与试验结果进行了比较.流场采用标准k-ε模型定常计算作为初值,进行大涡模拟(LES)非定常计算,基于两种声类比方程的数值模拟方法计算雷诺数为1.66×10^(5)三维串列双圆柱绕流噪声.计算结果与试验值对比表明:两种计算方法都能很好地模拟串列圆柱绕流的声学特性,变分形式的声类比方程和面积分声类比方程的峰值频率和实验误差分别为1.1%和2.2%,三个监测点峰值声压级平均误差分别为4.5%和7.4%.变分形式声类比方程计算的峰值声压级和峰值频率更接近实验值,采用面积分方程计算结果在整体上与试验拟合较好.