时变动力学Legendre级数解的Duhamel积分改进算法

时变系统受迫振动的响应计算理论仍不完善,数值解法不能准确反映振动响应的解析性。利用Legendre多项式逼近法(Legendre polynomial approximation method, LPAM)可以得到时变系统响应的连续近似函数解,但该方法的计算效率较低。将时不变系统的时域响应求解理论移植到时变系统,基于线性系统的叠加原理提出基于Duhamel积分的改进Legendre级数算法,利用Dirac函数的Legendre多项式近似和Duhamel积分求解时变系统的响应。通过一个一阶非齐次变系数常微分方程组说明改进算法的有效性。设计刚度阻尼均线性变化和非线性变化的单自由度系统仿真算例,对比利用该方法得到的瞬态激励和简谐激励下系统位移响应和四阶Runge-Kutta数值法计算结果,说明了改进算法敛散性问题和计算速度的提升。

Legendre多项式神经网络在重力数据插值中的应用

当前重力背景场构建所需的高精度、高分辨率重力数据,已可通过多种方式获取。神经网络与重力场结合的研究方兴未艾,考虑到神经网络使用的特点,其适用于重力数据处理的插值拟合过程。本文针对重力离散数据格网化插值过程精度降低的问题,提出一种基于正交多项式神经网络对重力数据进行插值的新方法。勒让德多项式神经网络(LPNN)模型具有复杂非线性映射能力,能够对重力数据推估建模,但由于其单层结构,LPNN的计算复杂度低。通过与现有方法进行比较,本文方法获得结果的准确性和可靠性,最后在中国南海实验区域上进行高精度重力数据插值成图,进一步验证了方法的可行性。

基于拟Legendre多项式求解Klein-Gordon方程的数值方法

利用拟Legendre多项式算法研究一类Klein-Gordon方程的数值解法.首先利用拟Legendre多项式逼近未知函数;其次推导出未知函数的微分算子矩阵,再将所求解的偏微分方程离散化为易于求解的代数方程组;最后通过最小二乘法求得数值解.文章给出数值算例来验证所提算法的有效性和高效性,尤其是对于线性的问题,具有更好的逼近效果.

基于Legendre正交多项式逼近法的结构可靠性分析

提出了结构可靠性分析的Legendre正交多项式逼近法。主要是基于数值逼近原理,以Legendre正交函数族做基,利用功能函数的高阶矩信息,通过计算功能函数概率密度函数的逼近表达式,然后根据工程结构可靠性的一般表达式来计算结构的失效概率,进行可靠性分析。通过数值检验,证明该方法可以很好地逼近各种经典理论分布曲线(正态分布、指数分布等6种经典分布)。文后给出了结构构件失效概率的实例计算,并和其它几种常用方法进行对比,进一步表明了Legendre正交多项式数值逼近法在结构可靠性分析理论上的正确性和实用性。

基于Legendre多项式的一种高精度捷联惯导姿态更新算法

高超声速飞行器(hypersonic flight vehicle,HFV)大加速度运动、旋转导弹的高速转动和战斗机的大机动飞行等对捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system,SINS)提出了更高的要求,只有在减小IMU(inertial measurement unit)测量误差的同时改进捷联惯导算法,才能在高动态大机动条件下实现高精度定位。传统的捷联惯导算法,在忽略Bortz方程高阶项后,通过构建圆锥误差补偿项完成高精度姿态解算。在大机动条件下补偿后的残差已不再是可以忽略的小量,激励出的算法误差已严重影响导航解算精度。为了提升大机动条件下的捷联惯导算法精度,用Legendre多项式作基完成角速度函数逼近,以四元数微分方程数值求解为核心,设计一种高精度SINS姿态解算。由于在推导过程中没有近似,在精确数值计算中实现了高阶圆锥误差补偿。在圆锥运动和大机动环境下进行姿态解算仿真,与目前精度最高的四次叉乘圆锥误差算法相比,新算法在圆锥运动下的误差不到其算法误差的1/3,在大机动条件下算法精度可以提升一个量级。基于Legendre多项式的高精度捷联惯导算法对未来高超音速飞行器精确定位、原子陀螺惯导系统研究以及捷联惯导算法设计都有一定的参考意义。

基于Legendre多项式的分段拟合

文章通过对比数据的散点图与曲线的近似导函数的散点图,根据不同情况,选择分段节点。在确定分段区间的前提下,利用常用的Legendre多项式对数据进行分段拟合,最后对实验数据进行拟合,证明拟合效果良好。

基于Legendre多项式混沌神经网络的异步保密通信

提出一种基于Legendre多项式混沌神经网络的异步保密通信系统。在发送方,系统以Legendre多项式混沌神经网络模型作为Logistic混沌序列辨识器,利用混沌序列与明文序列进行异或运算实现"一次一密"异步加密;接收方将混沌初值输入保密的Legendre多项式混沌神经网络,产生与发送方相同的混沌序列,与密文进行异或运算实现异步解密。加密与解密信息完全隐藏于混沌序列中,其安全性取决于Logistic混沌序列的复杂性和无法预测性。理论分析和加密实例表明,Legendre多项式混沌神经网络产生的序列具有良好的自相关性和互相关性,且算法简单易行,克服了混沌同步通信的诸多缺限,具有良好的安全性。

基于Legendre多项式的锂离子电池降阶模型

在Newman模型以及单粒子模型(SPM)的基础上,提出基于Legendre正交多项式的电池模型降阶算法;同时,将固液相物理量的分布纳入模型算法,在提高运算速度的情况下,保证运算精度。以磷酸铁锂(Li Fe PO4)正极锂离子电池为例,对导出的降阶模型进行仿真验证。与全阶模型相比,该模型所计算的电池状态量误差均能保持在2%下。

关于Legendre多项式和Chebyshev多项式的几个组合公式

根据Legendre多项式的正交性,利用一个组合恒等式,得到由Legendre多项式表示x2n和x2n+1的具体形式,进而建立了Legendre多项式和Chebyshev多项式的关系式.

圆弧和球面的Legendre多项式逼近算法

文章提出了一种建立在函数Legendre展开的基础上的逼近圆弧和球面的新算法,得到了能够兼容造型系统的圆弧和球面的Bézier多项式形式表示的最佳逼近;该算法简洁明了,计算量小,容易计算出控制顶点,并且易于推广到不同弧度的圆弧、整圆及球面,也可以得到椭圆和椭球面的Legendre多项式逼近式;最后给出了一些数值实例,对逼近效果进行比较和分析,结果表明该算法是有效的。

非线性随机参数模型的Legendre多项式逼近误差

利用均方误差最小原则研究参数取值对Legendre多项式逼近误差的影响.分析数值解的均方误差,结果表明,模型参数的选取对近似逼近精度有显著影响,其中参数的标准差σ对近似逼近的精度影响最大,σ增大10倍时,近似逼近的均方误差可能会增加104倍.通过选取合适的参数Legendre多项式能有效逼近含有界随机参数的非线性经济周期模型.

勒让德(Legendre)多项式的Padé逼近法

用 Padé有理函数逼近的基本原理 ,将经典逼近中的函数序列 { xi:i =0 ,1 ,2 ,… }代之以 Legendre基函数 ,进而计算有理逼近函数 Pm(x) / Qn(x) .

Legendre多项式和Lucas数

利用初等方法和幂级数的性质研究Legendre多项式的积分计算问题,而且给出了一个和Lucas数相关的恒等式.

一个包含Legendre多项式的积分计算问题

利用初等方法、组合方法、幂级数的惟一性以及Legendre多项式的性质,研究一个包含Legendre多项式的积分计算问题,并给出一个包含Legendre多项式的积分计算公式.

带Legendre多项式零点的Grünwald插值过程的平均收敛阶

给出了具Ｌｅｇｅｎｄｒｅ多项式零点的Ｇｒüｎｗａｌｄ插值过程的平均收敛阶。

基于Legendre多项式的MR偏移场仿真与估计

为估计MR图像偏移场,本文利用Legendre多项式来拟合偏移场。用大津阈值法创建模板,消除背景的影响;采用k均值聚类算法分割获取脑组织,脑白质可反应偏移场的变化趋势,利用Legendre多项式来拟合偏移场,估计磁共振图像的偏移场。本算法可对偏移场进行粗略估计,消除偏移场的影响,应用于临床。

MLR-Legendre多项式模型在混凝土坝裂缝开度预测中的应用

在混凝土坝裂缝开度预测中得到了广泛应用的统计回归模型仍存在不足。首先,对小容量样本的观测时间序列难以建立有效的统计回归模型;其次,预测模型未能考虑残差项,而残差项包含了裂缝发展演变的海量信息,为了准确预测裂缝开度还须在预测模型中纳入残差项。同时,统计回归模型的残差序列中存在混沌成分,残差项受到某种动力特性支配,故基于混沌理论对残差项进行推求,建立了统计与混沌混合预测模型。采用基于Legendre多项式的RLS(递推最小二乘法)自适应预测算法,提出了针对小容量样本观测数据时间序列的实时预测模型以及针对大容量样本观测数据时间序列的统计回归-Legendre多项式残差预测模型。最后,结合陈村重力拱坝在105 m高程的裂缝开度实测数据,对裂缝开度实时预测模型以及统计回归-Legendre多项式组合模型分别进行了检验,结果表明模型具有良好的预测精度,可为工程的安全运行管理工作提供一定的技术支持。

Legendre多项式及推广

对Legendre多项式的多种形式进行总结,以便其应用在不同的领域。对它的解的性质进行分析证明,从而给Leg-endre多项式的运算和插值提供方便。对Legendre级数进行一个概括的讲述,总结关于此的结果,并对用Legendre级数表示整函数进行系统的论述,最后介绍Legendre多项式的推广和其应用。

基于Legendre多项式的动态性状功能定位

利用Legendre多项式的正交、可加和普适的特性,将关于时间的Legendre多项式镶嵌在遗传模型的每个遗传效应中,根据功能定位策略建立了动态性状基因定位分析的线性遗传模型。以回交群体为例,推导了采用极大似然法求解模型参数的EM算法。基于Legendre多项式的动态性状功能定位方法大大拓广了功能定位策略的适用范围,简化了参数求解过程。采用新方法定位分析一个近似回交群体林木直径增长性状资料,结果表明:用4阶Legendre多项式能最佳地拟合林木直径增长的一般变化规律和QTL对增长过程的遗传作用;新方法检测到一个与Logistic回归分析相同的QTL,但统计可靠性高于Logistic回归分析。

Legendre多项式法求一类变阶数分数阶微分方程数值解

本文利用Legendre多项式求解一类变分数阶微分方程.结合Legendre多项式,给出三种不同类型的微分算子矩阵.通过微分算子矩阵,将原方程转化一系列矩阵的乘积.最后离散变量,将矩阵的乘积转化为代数方程组,通过求解方程组,从而得到原方程的数值解.数值算例验证了本方法的高度可行性和准确性.