渗流耦合系统动边值问题特征分数步差分方法

对多层渗流方程耦合系统动边值问题,提出适合并行计算的一类特征分数步差分格式,利用区域变换、变分形式、粗细网格配套、乘积型叁二次插值、差分算子乘积交换性、高阶差分算子的分解、先验估计的理论和技巧,得到收敛性的最佳阶l2误差估计.该方法已成功地应用到多层油资源运移聚集的资源评估生产实际中,得到了很好的数值模拟结果.

二维三温热传导方程组的二阶分数步差分格式

对二维三温热传导方程组提出一类分数步有限差分格式。利用变分形式及能量方法 ,得到离散

多层非线性渗流耦合系统的特征分数步差分方法

对多层非线性渗流耦合系统提出适合并行计算的特征分数步差分格式,利用变分形式、能量方法、粗细网格配套、分片双二次插值、差分算子乘积交换性、高阶差分算子的分解、先验估计的理论和技巧,得到收敛性的最佳阶的l^2误差估计.该方法已成功的应用到多层油资源评估的生产实际中.

磁悬浮平台直线同步电动机悬浮系统的分数阶反步控制

为了提高磁悬浮平台直线同步电动机悬浮系统的性能,提出了一种分数阶反步控制策略。基于磁悬浮直线同步电动机(MLLSM)悬浮系统的运行机理,建立了其数学模型和状态空间方程;针对MLLSM悬浮系统的强非线性,通过非线性坐标映射对其进行输入输出反馈线性化处理;引入了分数阶理论构造分数阶虚拟稳定函数来提高系统的收敛速度和控制精度;设计了分数阶反步控制器,构造Lyapunov函数证明系统稳定性。仿真结果表明,分数阶反步控制能够提高悬浮系统响应速度,有效抑制不确定性扰动对悬浮系统的影响。

三维强化采油渗流耦合系统隐式迎风分数步差分方法的收敛性分析

对强化(化学)采油数值模拟中的渗流耦合系统问题,本文提出隐式迎风分数步差分格式,利用变分形式、能量方法、差分算子乘积交换性理论、高阶差分算子的分解、微分方程先验估计的理论和技巧,得到最佳阶l2模误差估计.该方法已成功应用到强化采油数值模拟的生产实践中,并且得到了很好的数值模拟效果.

二维三温热传导方程组的分数步隐式差分格式

本文给出一个解二维三温热传导方程组的分数步隐式有限差分格式.利用离散变分形式及能量方法,给出差分格式的最优阶离散H1范数先验误差及稳定性估计.

三维多组分可压缩驱动问题的分数步特征差分方法

本文提出三维多组分驱动问题的分数步长特征差分格式，并应用变分形式、能量方法、粗细网格配套、叁二次插值、高阶差分算子的分解和乘积交换性理论和技巧，得到最佳阶 Ｌ~２误差估计．该方法已成功应用到油资源评估、强化采油数值模拟和海水入侵预测和防治的数值模拟中．

非线性渗流耦合系统动边值问题二阶迎风分数步差分方法

对多层非线性渗流方程耦合系统三维动边值问题,提出适合并行计算的一类二阶迎风分数步差分格式,利用区域变换、变分形式、能量方法、隐显格式的相互结合、差分算子乘积交换性、高阶差分算子的分解、先验估计的理论和技巧,得到收敛性的最佳阶l2误差估计.该方法已成功地应用到多层油资源运移聚集的资源评估生产实际中,得到了很好的数值模拟结果.

步态测量评价研究进展：步态指数的应用

由三维步态分析设备测试得出的客观数据在实际评价时复杂且难以解释,为解决这一问题,步态指数随之提出。本文对目前临床最常见应用的步态评价指数进行分析,讨论其计算方法、优点和局限性。步态偏差指数(GDI)和步态外形分数(GPS)是应用最多的两个指数,但GDI运算复杂。吉莱特步态指数(GGI)参数选取的客观性差,应用范围单一。肌电数据在步态模式的完整评估中至关重要,但目前与步态指数的结合并不紧密。除GGI外,其他指数的研究都未讨论步速对步态指数的影响。

三维非线性对流扩散问题的数值方法在渗流力学的应用

对三维非线性对流扩散问题提出一类适合并行计算的二阶迎风分数步差分格式,采用分数步技术,将三维问题化为连续解3个一维问题计算.利用变分形式、能量方法、差分算子乘积交换性、高阶差分算子的分解、微分方程先验估计的理论和技巧,得到收敛性的最佳阶的误差估计.该方法已成功的应用油资源运移聚集渗流力学数值模拟计算、海水入侵预测和防治的工程实践中.

可动凝胶深部调驱的数学模型及快速求解方法

可动凝胶深部调驱数值模拟方法的研究滞后干工艺技术的发展,为了更好地指导调驱技术的实施,对其进行了深入研究。在黑油模型的基础上,将各化学组分用水相中的各组分浓度表示,建立了可动凝胶深部调驱的油、水两相数学模型,分别用IMPES方法、流线模拟方法和分数步预测-校正方法对模型进行了求解,对比了3种求解方法的优缺点,并对所建数学模型进行了参数敏感性分析。研究结果表明,传统的IMPES方法计算结果弥散严重;流线模拟方法的优势在于计算精度高,且能够模拟实际质点的运移轨迹;分数步预测-校正方法的优势在于计算速度快,且计算精度能够满足实际需要。将流线模拟方法和预测-校正法的计算结果与全隐式计算结果进行了对比,误差在5%以内,计算速度分别提高了23.2%和42.1%。参数敏感性分析验证了模型的可靠性。

海水入侵及防治工程的数值模拟

提出海水入侵及防治工程后效的数学模型 ,给出三维问题的迎风分数步差分格式 ,并对山东省莱州湾地区的海水入侵进行数值模拟 ,将计算结果与实测结果进行对比 .用微分方程先验估计理论和技巧 。

非线性多层渗流系统的数值方法及其应用

对多层非线性渗流系统提出适合并行计算的迎风分数步差分格式,利用变分形式、能量方法、差分算子乘积交换性、高阶差分算子的分解、先验估计的理论和技巧,得到收敛性的最佳阶的误差估计.该方法已成功的应用到油资源渗流力学运移聚集数值模拟的生产实际中.

基于IMPES方法的可动凝胶调驱快速模拟研究

可动凝胶调驱数值模拟过程中计算流体的流动涉及到复杂的物理化学过程,同时如果再考虑毛管力和重力的作用,则模型每一时间步的计算工作量都是相当巨大的。在建立起可动凝胶调驱的油水两相八组分数学模型的基础上,引入Douglas分数步预测-校正格式,将三维模型中压力方程的隐式求解问题简化为一维隐式求解问题,在保证求解稳定的基础上,大大提高了运算速度。引入Brian分数步预测-校正格式求解饱和度方程,确保了饱和度方程求解的稳定性和高精度,从而实现了可动凝胶调驱模型的快速准确求解。

半导体器件探测器计算流体力学的数值方法和分析

对三维光导型半导体探测器瞬态问题的计算流体力学数值模拟,提出了一类修正迎风分数步差分格式.应用变分形式、能量方法、归纳法假定、微分方程的先验估计理论和技巧,得到最佳阶误差估计.该文数值方法已成功地应用到光导型半导体探测器瞬态问题的数值模拟中.

非线性渗流耦合系统的数值方法及其应用

对非线性二相渗流耦合系统提出修正迎风分数步差分格式,利用变分形式、归纳法假定、高阶差分算子的分解、微分方程的先验估计理论和技巧,得到收敛性的最佳阶误差估计.该方法已成功应用于防治海水入侵主要工程后效预测与调控模式的生产实践中.

油水渗流动边值问题的迎风差分方法

可压缩可混溶油、水渗流动边值问题的研究,对重建盆地发育中油气资源运移、聚集的历史和评估油气资源的勘探与开发有重要的价值,其数学模型是一组非线性耦合偏微分方程组的动边值问题.对二维有界域的动边值问题提出一类新的迎风差分格式,应用区域变换、变分形式、能量方法、差分算子乘积交换性理论、高阶差分算子的分解、微分方程先验估计的理论和技巧,得到了最佳误差估计结果.该方法已成功应用到油资评估的数值模拟中.它对这一领域的模型分析,数值方法和软件研制均有重要的价值.

三维动边值问题的迎风差分方法

可压缩可混溶油、水三维渗流动边值问题的研究,对重建盆地发育中油气资源运移、聚集的历史和评估油气资源的勘探与开发有重要的价值,其数学模型是一组非线性耦合偏微分方程组的动边值问题.该文对有界域的动边值问题提出一类新的二阶修正迎风差分格式,应用区域变换、变分形式、能量方法、差分算子乘积交换性理论、高阶差分算子的分解、微分方程先验估计的理论和技巧,得到了最佳l^2误差估计结果.该方法已成功应用到油资评估的数值模拟中.它对这一领域的模型分析,数值方法和软件研制均有重要的价值.

静态图像中采用混合卷积结构进行人群密度估计

提出了一种混合卷积神经网络用于人群数量的感知计算,在高度密集的场景中可以准确地预测人群密度图。模型仅由两个部分组成:前端为扩张卷积神经网络提取二维特征;后端采用分数步长卷积神经网络降低下采样中的信息损失。为了验证和分析算法性能,模型设计基于当前较为流行的Shanghai Tech数据集,使用回归问题的评价指标,即平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)作为评估算法性能的标准。在Shanghai Tech(MAE=100.8)、UCF_CC_50(MAE=305.3)与WorldExpo’10数据集上进行测试,实验表明模型在密集场景下较以往的方法有效降低了MAE和MSE,提高了密集人群计数的准确率。

Data classification method based on network dynamics analysis and cloud model

In order to reduce amount of data storage and improve processing capacity of the system, this paper proposes a new classification method of data source by combining phase synchronization model in network clustering with cloud model. Firstly, taking data source as a complex network, after the topography of network is obtained, the cloud model of each node data is determined by fuzzy analytic hierarchy process （AHP）. Secondly, by calculating expectation, entropy and hyper entropy of the cloud model, comprehensive coupling strength is got and then it is regarded as the edge weight of topography. Finally, distribution curve is obtained by iterating the phase of each node by means of phase synchronization model. Thus classification of data source is completed. This method can not only provide convenience for storage, cleaning and compression of data, but also improve the efficiency of data analysis.