爆炸冲击波绕流的三维数值模拟研究

对爆炸冲击波绕流问题采用可压缩流体模型建立了质量、动量和能量的偏微分守恒方程组,基于多物质流体Euler型算法,采用算子分裂格式,运用体积份额法处理多介质界面,用自行开发的三维数值模拟程序MMIC3D模拟计算了三维空中爆炸的爆源附近和爆炸场中冲击波流场的发展规律,研究了挡墙拐角处绕流的形成和变化情况,分析比较了挡墙的位置、形状对挡墙后爆炸冲击波的影响,并与经验公式进行了比较研究.数值计算基本符合物理规律,说明文中采用的模型和算法是合理的,为工程设计减压设施提供了数值计算依据.

混凝土介质中爆炸的三维数值模拟

采用混凝土材料的累积损伤本构模型,用自编三维数值模拟程序(MMIC3D)对炸药(弹体)不同预埋深度、不同药量在混凝土中爆炸对其破坏效应进行了模拟研究,并考虑含自由面的情况,研究了混凝土中爆炸后爆炸场的形成、应力波的传播过程,给出了混凝土中空腔的形状与发展规律,对其数值结果用Visc2D和Visc3D动态显示了无限介质以及半无限介质中空腔的形成与发展、表面的运动规律和爆炸形成漏斗坑的过程,得到了与物理分析和理论分析一致的结果。

解病态线性方程组的一种数值方法

对于病态的线性方程组的数值方法,一般使用迭代法,而迭代法的收敛速度慢且数值解的精度低,甚至发散.针对此问题,本文推出一个新的数值方法——主元加权松弛迭代法,通过对系数矩阵主元叠加一个权值,并引入松弛参数再对矩阵进行求解,从而能够有效的提高病态线性方程组的收敛速度和数值解精度,并讨论了算法的收敛条件.最后,通过数值实例展示了算法的有效性.

一种改进残差深度网络的多目标分类技术

由于受场景、视角、光照、尺度变化以及局部变形等因素的影响,对重叠目标、拥挤目标、小目标的识别精度较低,提出了一种改进多支路的残差深度卷积神经网络来提高多目标识别的准确度;在第一个卷积残差块layer1后保留恒等映射的同时,增加一个1×1的短接分支尽可能多的保留原始特征;再平行嵌入一个修改激活函数ReLU6的空间_通道注意力机制模块(CBAM);融合以上3个特征图;融合后的特征层着重关注空间和通道中比较显著的信息,从而增强特征图的特征表达能力,以至于卷积神经网络(CNN)获得更多的判别特征,从而大大提高物体识别精度;在FashionMNIST和Cifar10两个数据集的对比性实验显示改进的resnet50算法是准确性-速度较为折中的目标识别模型。

求解二次指派问题的最优迭代最大最小蚂蚁算法

为提高二次指派问题的求解质量,设计了一个有效的最大最小蚂蚁求解算法。首先,运用最优迭代思想,让每只蚂蚁从当前最优路径中随机地选择位置及其对应的任务作为下一轮迭代的初始值,增强每轮搜索的有效性;其次,采用加入新任务后目标值的增量作为启发式因子来引导状态转移,增加每步搜索的目的性;然后,应用多精英策略来进行信息素更新,增加解的多样性;并设计有效的双重变异技术来提高解的质量,提高算法的收敛速度;最后,应用QAPLIB数据集进行了大量实验,结果表明:该算法在二次指派问题的求解质量和稳定性上显著优于其他算法。

Navier-Stokes方程的局部投影稳定化方法

将Matthies,Skrzypacz和Tubiska的思想从线性的Oseen方程拓展到了非线性的Navier-Stokes方程,针对不可压缩的定常Navier-Stokes方程,提出了一种局部投影稳定化有限元方法.该方法既克服了对流占优,又绕开了inf-sup条件的限制.给出的局部投影空间既可以定义在两种不同网格上,又可以定义在相同网格上.与其他两级方法相比,定义在同一网格空间上的局部投影稳定化格式更紧凑.在同一网格上,除了给出需要bubble函数来增强的逼近空间外,还特别考虑了两种不需要用bubble函数来增强的新的空间.基于一种特殊的插值技巧,给出了稳定性分析和误差估计.最后,还列举了两个数值算例,进一步验证了理论结果的正确性.

S-拟正规子群对有限群结构的影响

设G为有限群,称G的子群H在G中S-拟正规,如果H和G的每个Sylow子群相乘可换.利用子群的S-拟正规性给出了有限群成为幂零群或超可解群的一些充分条件,并得到了有限群G的2-极大子群在G中S-拟正规时G的一个完全分类定理.

基于改进蚁群算法的三维路径规划

针对移动机器人在海水环境中的三维路径规划问题容易陷入局部最优和收敛慢等瑕疵,根据三维环境全局信息来改进蚁群算法以提高实时性和收敛速度。改进蚁群算法的启发函数,采用局部信息和全局信息结合动态地改进信息素更新方式,以及根据三维空间中路径的平坦程度和光滑度二阶微分分别增加了一阶微分和二阶微分来再次修改信息素更新规则。仿真对比实验结果显示改进后的蚁群算法克服了收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点。

区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数

把拟重合的思想应用到区间值模糊集上,引进了一种广义模糊格蕴涵子代数,即区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数。研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数的性质,并研究了区间值(α,β)-模糊格蕴涵子代数与格蕴涵子代数的关系,最后得到了该类模糊子代数的等价刻画。

时滞神经网络随机抽样控制的状态估计

研究了时滞神经网络随机抽样控制的状态估计问题.首先,给出了随机抽样区间和抽样输入时滞的统一概率结构.基于此结构,构造了一个包含新的锯齿结构项的Lyapunov泛函.然后,运用不等式放缩技术,得到了误差系统随机稳定的保守性更低的标准,并设计出了合适的状态估计器.最后,数值仿真算例验证了所得结果的优势和有效性.

基于信任和安全等级的P2P信息流模型

通过引入信誉等级、密级、访问控制等级等概念,利用访问控制等级划分安全类,以两个客体的访问控制等级描述信息流策略,由此得到基于信任和安全等级的P2P信息流模型。经严格的数学证明,这个模型满足已有文献的有限格和最小上界运算符性质,是合理和安全的,它是基于BLP信息流模型的一个扩展。

瞬态Navier-Stokes方程的一种新的全离散粘性稳定化方法

基于压力投影和梯形外推公式,对速度/压力空间采用等阶多项式逼近,针对高Reynolds数下的瞬态Navier-Stokes方程提出了一种新的全离散粘性稳定化方法.该方法不仅绕开了inf-sup条件的限制,克服了高Reynolds数下对流占优造成的不稳定性,而且在每一时间步上,只需要进行线性计算,从而减少了计算量.给出了稳定性证明,并得出了与粘性系数一致的误差估计.理论和数值结果表明该方法具有二阶精度.

CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义.本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测.

程度变精度覆盖粗糙集模型

针对程度覆盖粗糙集和变精度覆盖粗糙集模型的特点,通过引入误差参数,给出了一种新的程度变精度覆盖粗糙集模型。并且讨论了所给模型上﹑下覆盖近似算子的一些性质,给出了相关重要定理。

求解软时间窗车辆路径问题的一种新方法

车辆路径问题属于组合优化领域中的NP–Hard问题.针对带软时间窗的车辆路径问题,提出了一种区域划分—路径优化的数学模型.首先结合最小支撑树算法能产生全局最优解的优点,将客户划分为若干个子区域.然后再结合贪婪算法简单迅速的特点,对每个子区域中的路径进行优化.实验结果表明,该算法收敛速度快、搜索成功率高.

变系数反应扩散方程的差分解法

研究了变系数反应扩散方程的差分格式.首先用Taylor公式导出紧差分格式;再通过补充边界值给出了此格式的求解形式;接着用能量方法证明了差分格式的解的存在性、唯一性、稳定性和收敛性;最后用数值例子验证了此方法的可行性和精确度.

基于改进区分矩阵的决策表增量式属性约简

针对属性在不断增加的决策表,为了快速准确地计算出属性约简,提出一种增量式属性约简算法。以正域为约简的标准,利用贪心算法思想,以属性区分能力为选择标准,逐渐构造近似的属性约简,从中删减掉不必要的属性,最终得到属性约简。经复杂度分析与实验数据测试,证明该算法的复杂度低并且约简结果准确。

二阶Fredholm积分微分方程的有限差分配置法

针对二阶Fredholm积分微分方程,提出了一种新的有限差分配置法.该方法的关键思想在于利用中心差分和分片线性Lagrange插值函数,将奇异核分裂成有限项,并用分部积分克服了奇异性.通过分析,给出了对应的代数方程组,证明了代数方程组的解的存在唯一性和收敛性.通过多个数值算例验证了所给方法的有效性.

有限群的某些Sylow子群的极大子群

利用Fitting(广义Fitting)子群的Sylow子群的极大子群在G中弱c-正规性得到了若干有限超可解群的若干充分条件;并将此结果推广到群系上,得到了包含超可解群类的饱和群系的充分条件,推广了一些已知结果.

取值于R^+的模糊自动机及其在动态规划中的应用

提出了取值于非负实数R^+的模糊自动机的概念,研究了它的一些简单性质,并将此类自动机应用到动态规划的求解最短路线问题中,得到了一个求最短路线的算法.最后通过一个例子验证了给出的算法.