Newton—Cotes积分公式的matlab实现与数值算例

Newton—Cotes积分公式在数值计算定积分中起着重要作用，主要研究其matlab实现以及数值算例，并通过图说明等分区间的份数n≥8时Newton—Cotes积分公式是不稳定的。

基于Cotes求积法和神经网络的稳定域判断及铣削参数优化新方法

再生效应引起的铣削颤振,是制约加工效率和工件质量的主要因素之一。准确高效地识别铣削颤振的稳定域,是抑制颤振、提高生产效率的关键步骤。为此,根据铣削振动微分方程,利用柯特斯积分法(Cotes Integration Method,CIM)提出一种新的铣削稳定域预测方法。利用CIM获得主轴转速-轴向切深平面二维稳定性叶瓣图(Stability Lobe Diagram,SLD),与半离散法(Semi-discretization Method,SDM)和全离散法(Full-discretization Method,FDM)等方法进行比较,结果表明CIM的收敛性更优。考虑径向切深的影响,建立三维SLD的迭代计算方法,通过等效地离散三维SLD曲面为节点集合,随机以90%的节点作为训练集,构建轴向切深与主轴转速、径向切深之间的神经网络预测模型。10%验证集的预测结果表明神经网络的预测误差不超过6%。以材料去除率为效率目标,刀具寿命为成本目标,建立稳定铣削多目标优化模型并应用基于分解的多目标进化算法(Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,MOEA/D)求解,为获得高效率、低成本的最优铣削参数提供基础理论和技术支撑。

Cotes数值积分公式的改进

为了提高数值求积的代数精确度,对Cotes数值积分公式的积分余项作出渐进估计,利用渐进估计对Cotes数值积分公式进行了改进,从而得到了具有7阶代数精确的改进Cotes积分公式。

关于Newton-Cote's数值积分公式的修正

对Newton-Cote's数值积分公式进行了研究,证明了当n=9时的Newton-Cote's数值积分公式是可行,积分误差是可以控制.最后通过数值例子验证了Newton-Cote's积分当8≤n≤200时,除n=9以外理论上是不可行.

复化Newtonian-Cote's公式及其误差

本文在一维Newtonian-Cote's数值积分公式的基础上给出了复化的二重积分与三重积分的Nowtonian-Cote's数值积分公式及其截断误差。

任意随机激励下结构随机振动分析的一种数值方法

应用复化Cotes数值积分方法改进精细积分方法,建立一种新的高效的精细积分方法:C-PTSIM,并基于有限元理论讨论了此方法在任意随机激励下线性结构随机动力响应的应用。采用复化Cotes积分方法计算结构动力响应状态方程一般解的积分项,推导出随机激励下结构动力响应的显式表达式,利用一阶矩和二阶矩运算规律计算结构响应的均值和方差。C-PTSIM方法避免了精细积分过程中系数矩阵求逆问题,有效改善了精细积分在时间步长内载荷线性化假设带来的误差,在不改变时间步长时采用高次数复化积分时获得与更精细步长时同样精度的结果,表明该方法对时间步长的弱敏感性,并能节省大量的计算时间。基于此方法给出结构随机振动响应分析算例,并与其他方法对比,说明了该方法的高效率和高精度。

GM(1,1)组合优化模型

从影响GM（1，1）模型产生误差的两个主要原因出发，重新选择灰导数，并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1，1）组合模型，提出了求该组合模型参数的计算方法，通过实例验证了组合模型的模拟精度，具有重要的应用价值。

基于精细时程积分的结构动力响应降维分析

利用指数矩阵精细算法及状态方程直接积分法,讨论了求解动力响应问题的时程积分方式。通过选择代数精度高的Cotes积分,得出了计算精度非常高的动力响应结果。采用减缩主从自由度的精细时程积分算法对动力方程进行降维积分,通过保留指定的主自由度,删除其余的自由度来减小质量阵、阻尼阵和刚度阵的维数,既降低了指数矩阵的维数又保持了必要的计算精度,使指数矩阵分解所需时间大为降低。数值算例表明所给方法在保障求解精度的前提下具有很高的求解效率。

采样率及数值积分算法对数字化电能计量误差影响分析

数字化电能表作为数字化电能计量系统中一个重要部分，通过接收合并单元输出的数字化电压电流信号后，进行电能量计算。影响电能计量误差的因素有多种，其数字量系统误差影响因素主要为电能表外部采样率和电能表内部数值积分算法。本文从理论上推导出数字化电能表采用点积和算法、复化Simpson积分算法和复化Cotes积分算法计算电能的数学公式，并对电能计算常用的4、9.6、10、12.8（kHz）采样率进行误差仿真和实验分析。