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假设扰动速度在飞机的横截而上的分量比自由流速小得多,而扰动速度的纵向分量则可不小。由此简化速势方程,用Murmman-Cole的混合差分格式求解。机翼(尾翼)及其尾涡上的边界条件同样简化。将速势场解析延拓到机身内部,任意形状机身的边界条件得到满足。远场边界条件按照Klunker计算。速势的有限差分方程用线松弛求解。机翼对平尾的干扰近拟地计入机翼尾涡的畸变。压力系数用精确的柏努利方程计算。给出两个算例,与已知的风洞实验结果尚符合:(1)机身-上单翼-下平尾-立尾组合体,取自NACA TN 4041,自由流的M数为0.25和0.95;(2)机翼-机身组合体,取自NASA TND-830,自由流的M数为1.05,迎角α=2.2°。网格分别取38×23×17和25×19×19,所有的迭代以扰动速势为零作为初场,达到收敛的迭代次数分别约为200和1500,为了加速收敛,算例(2)取松弛参数ω=1.7(M<1)和1.5(M>1)。 相似文献
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在跨音速流中,假设在物体横截平面中的扰动速度大大小于自由流速,而纵向扰动速度分量则可不小。由此简化速势方程,用 Murmau-Cole 的混合差分格式求解。物面边界条件嵌入速势式方程采用解析延拓和物面方向导数二种方法,这两种方法的数值算例给出于本文并与已知的实验数据进行比较。近似差分方程数值求解中,大于1的松弛因子不仅用于局部超音速点,并用于局部亚音速点。 相似文献
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贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络推理及应用的基础.搜索高质量的节点序是贝叶斯网络结构学习的一类重要方法.针对在节点序空间中,搜索高质量节点序存在的难以高效、准确评估解的问题,本文提出了一种近似图引导的演化贝叶斯网络结构学习算法.首先,该算法利用互信息构建无向近似图;其次,该算法通过结合节点序和无向近似图构造有向图结构,将其贝叶斯信息准则评分作为节点序的适应度来高效评估节点序,并在演化优化的框架下,使用提出的基于Kendall Tau Distance的交叉算子和基于逆度的变异算子搜索最优节点序;最后,将搜索到的最优节点序输入K2算法得到其对应的贝叶斯网络结构.在4种不同规模网络上的实验结果表明,该算法在收敛时间和准确度之间取得了较好的平衡,其评分相较于对比算法中的次优解分别提升了10.91%、12.28%、53.96%、10.87%. 相似文献
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贝叶斯网络是一种不确定性知识表示与推理的有效工具,学习其结构是利用这一工具进行推理的基础。现有的贝叶斯网络结构学习算法,在智能教育等应用场景中往往面临着难以权衡有效性与高效性的问题。一方面,评分搜索类方法能搜索到高质量的解,但面临着算法复杂度高的挑战。另一方面,混合类方法效率高,但所找到的解的质量不尽如人意。针对上述问题,提出了一种基于演化序搜索的混合贝叶斯网络结构学习方法(EvOS)。该方法首先通过约束类算法构建无向图骨架,然后利用演化算法搜索最优节点序,最后使用该节点序指导贪婪搜索得到贝叶斯网络结构。基于常用基准数据集以及教育知识结构发现任务,验证了所提方法的有效性与高效性。实验结果表明,所提方法相较于评分搜索类方法,能够在保持相仿精度的情况下最高加速百倍,且有效性显著高于混合类方法。 相似文献
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在基于语言模型即服务的提示词黑盒微调、机器学习模型超参数调节等优化任务中,由于解空间到性能指标之间的映射关系复杂多变,难以显式地构建目标函数,故常采用无梯度优化方法来实现寻优.解的准确、稳定评估是有效实施无梯度优化方法的关键,完成一次解的质量评估常要求在整个数据集上完整运行一次模型,且优化过程有时需要大量评估解的质量,随着机器学习模型复杂度以及训练样本量的不断增加,准确、稳定的解的质量评估时间成本与计算代价越来越高昂,这与绿色低碳机器学习与优化理念背道而驰.有鉴于此,本文提出了一种基于动态批量评估的绿色无梯度优化方法框架(Green Derivative-free Optimization with Dynamic Batch Evaluation,GRACE),基于训练子集的相似性,在优化过程中自适应动态调节评估解时使用的样本量,使得GRACE在保证优化性能的同时,降低优化成本与代价,达到绿色低碳高效的目标.本文在语言模型即服务提示词黑盒微调、模型超参数优化等实际任务上进行了实验验证,通过与一系列对比方法以及GRACE消融退化版算法进行比较分析,表明了GRACE的有效性、高效性、绿色低碳性.超参数分析结果表明了其具备超参数稳健性. 相似文献
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文章依托安徽省滁马高速公路合宁高铁立交特大桥。滁马高速合宁高铁立交T型刚构桥在合宁铁路北侧搭架现浇,逆时针转体86。就位,转体长度为(65+65)m,转体重量约17600t。该转体梁吨位、跨度在目前的同类桥梁中均属最大,施工阶段存在很大的潜在安全风险。为此,开展了大吨位、大跨度梁转体施工关键技术的研究,掌握大吨位、大跨度梁转体施工关键技术,为后续项目建设提供一定的参考。 相似文献
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