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相似文献
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1.
基于二维扩散方程的有限体积方法,构造了三维扩散方程在非结构网格上有限体积差分方法,方法具有高精度和保持通量守恒特性.采取单元中心作为计算节点来减少向量和单元体积的计算量.利用通量守恒条件确定界面中心的函数值,保证了方法的守恒特性.用Lagrange因子插值法更好地适应了非结构网格.采取Bi—CGSTAB方法求解线性代数方程组.计算例子验证方法有效.  相似文献   

2.
非结构网格上解二维Hamilton-Jacobi方程的一种有限体积方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文利用最小二乘插值的思想,发展了一类在非结构网格上解Hamilton-Jacobi方程的方法.此方法通过确定超定线性方程组来得到所求单元上的二次插值多项式,并利用极值原理的思想,保证其数值解的导数不出现新的极值.典型算例表明此方法计算速度快,对间断有很好的分辨能力.  相似文献   

3.
考虑标量Hamilton-Jacobi方程,对二维非结构网格给出了一种简化的三阶精度加权ENO格式.方法的主要思想是时间和空间分开处理,时间离散用三阶TVD Runge-Kutta 方法.对空间,在每一个三角形单元上构造一个三次多项式,该多项式是一些三次多项式的加权,并给出了加权因子的构造方法.最后用该格式对一些典型算例进行了数值试验,并分析了方法的精度,结果表明该格式是成功的.  相似文献   

4.
随着海洋开发、灾害预防等方面的发展,浅水方程的求解越来越受到人们的重视.文中在文献[1]的基础上提出一种新的求解二维浅水方程的有限体积格式,并将文献[2]中给出的新型可微限制器函数运用到上述有限体积法求解二维浅水波问题的过程当中,建立新的可求解二维浅水方程的新的高分辨率有限体积法.文中提出的方法由预估阶段和校正阶段组成,该方法是在非结构化三角网格中实现的.运用这种方法模拟超临界流斜水跃现象,数值试验结果显示所提出的有限体积法具有很好的非震荡性.  相似文献   

5.
基于二维Euler方程,在利用弹簧技术的移动非结构三角形网格上给出了一种基于紧支径向基函数重构的ENO型有限体积格式,方法的主要思想是先对每一个三角形单元构造插值径向基函数,而在计算交界面的流通量采用两点高斯积分公式以保证格式的整体精度,时间离散采用三阶TVD Runge-Kutta方法。最后用该格式对一些典型算例进行了数值模拟,结果表明该方法计算速度快,对间断有很好的分辨能力。  相似文献   

6.
考虑标量双曲型守恒律方程,对三维非结构四面体网格给出了一类满足局部极值原理的三阶精度有限体积格式.方法的主要思想是时间和空间分开处理,时间离散采用三阶TVD Runge-Kutta方法;对空间,在每一个四面体单元上基于最小二乘原理构造一个二次多项式,结合数值解光滑探测器和梯度限制器,使其在光滑区域具有高阶精度,在间断区域满足局部极值原理.该格式具有间断分辨能力高,编程实现简便,计算速度快等优点.典型算例的数值试验表明,该格式是有效的.  相似文献   

7.
传统的基于统计的子空间学习算法如主成分分析,通过学习只能得到一系列特征脸,忽略了人脸识别中重要的局部信息(如眼睛、鼻子)。而利用到类别信息的算法如线性判别分析,也会因为小样本问题而有所影响。为了解决这些问题,结合二维偏最小二乘与非负矩阵分解的非负性思想提出二维非负偏最小二乘(Two-Dimensional Nonnegative Partial Least Squares,2DNPLS)算法。其核心思想是在提取人脸特征时加入了非负性约束,使得2DNPLS不仅拥有偏最小二乘算法加入类别信息带来的分类效果,还保留了图像矩阵的内部结构信息,而且还使得到的基矩阵具有非负的局部的可解释性。在ORL,Yale人脸库中的实验结果表明,该算法从时间上和识别率上均优于人脸识别的主流算法。  相似文献   

8.
为解决带有复杂几何边界条件的高速流体计算问题,提出基于非结构网格的Gas-Kinetic方法.对于二维非结构网格,以三角形网格作为计算单元,形成在该网格控制单元中物理量导数求解的新方法.通过物理量导数得到在控制体积元边界上的通量,然后用每个计算时间步中求出的边界通量和控制体积元中的物理量,求出下一计算时间步所需的新物理量,依次进行计算直到计算结果收敛为止.采用NACA0012翼型进行数值计算验证,结果表明该方法简单高效,适用于低速和高速流体的计算.  相似文献   

9.
实现两种基于无结构Delaunay三角网格的自适应方法,并且把两种方法分别应用于求解一个典型的二维溃坝问题,同时对两种方法的数值结果和稳定性进行比较。数值结果表明两种方法对提高数值解的精度和调整问题求解区域的剖分起到明显的作用。  相似文献   

10.
非整数阶系统的频域辨识法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一类非整数阶系统的频域辨识最小二乘方法, 给出了算法的详细推导过程. 通过对已知系统仿真, 结果表明该方法有如下优点: 对于非整数阶对象, 能够用更简单的模型获得更好的频域响应拟合; 对于整数阶对象, 采用阶数扫描的方法仍然能找到拟合其频域响应的最好的整数阶模型; 与整数阶系统辨识算法相比, 该算法更稳定.  相似文献   

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