无网格方法中的重构核近似方案

阐述固定重构核近似、移动重构核近似及复合固定重构核近似的基本原理,分析三种重构核近似函数的性质。利用固定重构核近似建立无网格形函数,并结合配点法求解平面弹性力学问题。证明固定重构核近似较其它重构核近似具有独特的优势。

基于重构核近似的LSMM方法的误差估计

文中通过介绍重构核近似的基本原理和重构核近似的误差估计,研究了基于重构核近似的一阶最小二乘无网格方法对于非线性边值问题解的收敛性.在一阶非线性算子满足强单调,Lipschitz连续的条件下,得到了最小二乘无网格对此类边值问题数值解的理论误差估计.

Hermite梯度重构核近似配点法及其在功能梯度材料板的静力分析中的应用

由于直接配点法在求解边值问题时边界上的求解精度较低,论文提出了Hermite梯度重构核近似配点法(HGCM)来改进边界求解精度.重构核近似是无网格法中一种常用的近似函数,但是其在求解高阶导数时格式复杂且非常耗时.HGCM采用梯度重构核近似构建形函数的任意高阶导数,提高了计算效率;通过Hermite配点法构建离散方程,提高了边界求解精度.这种方法在求解对应变系数四阶偏微分方程的功能梯度材料板的静力问题时精度高,计算效率高,并可进一步推广应用于高阶偏微分方程描述的边值问题.

重构核粒子法在结构动力响应分析中的应用研究

根据无网格法和结构动力学的基本理论,推导了基于重构核粒子法的梁和板的动力方程,编程计算了不同边界条件、复杂载荷类型以及存在阻尼的梁和板的位移响应,讨论了罚因子和时间步长对计算精度及效率的影响,并和有限元分析结果进行了比较,结果表明该方法收敛性好、精度高,为结构动力响应分析提供了一种新的数值计算方法。

基于配点型无网格法的金属体积成形过程数值模拟

基于配点型无网格法的基本原理,阐述了采用配点型无网格法求解偏微分方程的步骤和方法,推导了刚塑性二维轴对称问题的配点型无网格法求解公式。以汽车气门弹簧座冷挤压过程为例,对金属体积成形的塑性变形情况进行了模拟分析。算例表明,配点型无网格法不需要借助背景网格或有限元网格进行数值积分,解决了伽辽金型无网格法计算效率低的问题。计算结果与有限元法比较接近,说明配点型无网格法用于金属塑性大变形过程数值模拟是可行性的。

正交各向异性弹性力学的准凸重构核粒子法

结合控制方程的伽辽金弱式,将准凸重构核近似应用于正交各向异性弹性力学问题,推导了相关公式,建立了正交各向异性弹性力学问题的准凸重构核粒子法.编制了相应计算程序,并通过数值算例对本文方法的数值精度和计算效率进行了对比分析.数值结果表明：相较于无单元伽辽金方法和传统重构核粒子法,本文方法的形函数正性略好、数值精度更高;形函数计算时间是传统重构核粒子法的1.01倍.

无网格稳定配点法及其在弹性力学中的应用

伽辽金型无网格法具有精度高、稳定性好的优点,但是实现高阶准确积分过程复杂,计算效率低。配点型无网格法的计算效率高,但是其在求解复杂问题时往往会出现精度和稳定性较差的结果。本文介绍一种新的无网格法-无网格稳定配点法,采用重构核近似作为近似函数,在规则子域内非常容易实现高阶准确积分,既保留了配点型无网格法效率高的特点,又具备伽辽金型无网格法精度高和稳定性好的特点,而且还兼具有限体积法满足局域离散方程守恒的特点。通过弹性力学算例验证了该算法的优越性,未来可将其进一步应用于流体和流固耦合问题分析。

弹性力学和弹性断裂问题的准凸重构核粒子法

通过放宽重构条件,准凸重构核近似可以构造任意高阶正性更好的形函数.本文结合控制方程的Galerkin弱式,将准凸重构核近似应用于弹性力学和弹性断裂问题的计算,推导了相关计算公式,建立了弹性力学和弹性断裂问题的准凸重构核粒子法（quasi-convex reproducing kernel particle method,QCRKPM）.通过编写QCRKPM的MATLAB程序,对中心圆孔方板和边缘裂纹方板这两个算例进行了模拟计算.将QCRKPM的数值精度和计算效率与无单元Galerkin（element-free Galerkin,EFG）方法和重构核粒子法（reproducing kernel particle method,RKPM）进行对比,验证了QCRKPM的高效性和高精度.

基于无网格稳定配点法的热传导问题分析

本文引入一种新型无网格-稳定配点法求解热传导问题,这种方法采用重构核近似作为近似函数,在配点对应的子域内积分,能够满足积分高阶一致性条件,提高了配点型无网格法的精度和稳定性.一维到三维的数值算例均表明,与直接配点法相比,稳定配点法在求解热传导问题时能够显著提高精度,而且收敛稳定.

基于无网格法的坡度坡向提取

无网格法是从有限元法发展而来的数值方法,它不依赖于网格,在计算力学领域受到广泛关注。文章将无网格法应用于坡度坡向地形因子的提取,构建数学模型,计算任意点的坡度坡向值。通过实验分析发现,曲面离散数据分布均匀,计算结果精度高。对根据等高线离散的实测数据进行分析表明,在三种情况下坡度误差超过14°,坡向误差超过119°,分别为:邻域内采样点与待求解点几乎呈直线分布时;采样点聚集于待求解点一侧时;待求解点与采样点几乎处于同一平面时。可见该方法对采样点数据分布要求高。