求解二维Navier-Stokes方程的移动网格方法

为了减少解在较小的局部区域内有着很强的奇异性、剧烈变化等的偏微分方程求解问题的计算量,提出了一种基于方程求解的移动网格方法,并将其应用于二维不可压缩Navier-Stokes方程的求解．与已有的大部分移动网格方法不同,网格节点的移动距离是通过求解一个变系数扩散方程得到的,避免了做区域映射,也不需要对控制函数进行磨光处理,所以算法很容易编程实现．数值算例表明所提算法能够在解梯度较大的位置加密网格,从而在保证提高数值解的分辨率的前提下,可以很好地节省了计算量．由于Navier-Stokes 的典型性,所得算法能够推广到求解很大一类偏微分方程数值问题．     

一种改进的水平集方法在Navier-Stokes问题形状优化中的应用

本文将经典的形状灵敏度分析方法与一种改进的水平集方法相结合,给出了Navier-Stokes问题形状优化的一种新方法。该算法是在固定的Euler网格上进行计算且在优化过程中不需要对水平集函数进行重新初始化,从而可以有效地节省计算时间。数值算例说明该算法是稳定、高效的。     

求解非定常Navier-Stokes方程的自适应变分多尺度方法

本文基于变分多尺度方法提出了非定常Navier-Stokes方程的一种稳定化方法,并利用一个与实际误差等价的后验误差估计子,结合自适应算法,得到了非定常Navier-Stokes方程的自适应变分多尺度稳定化方法。该方法简单、直观,且易于程序实现。数值算例验证了该方法的有效性。     

求解带有不连续波数的二维变系数 Helmholtz方程的一种高精度紧致差分方法

很多实际物理问题都可以由带有不连续波数的变系数 Helmholtz 方程进行数值模拟。Helmholtz 方程的数值方法研究是热点问题之一,具有重要的理论和实际意义。由于波数的不连续性,使用传统的有限差分方法求解带有不连续波数的 Helmholtz 方程时通常无法达到原有差分格式的精度。结合浸入界面方法的思想,对带有不连续波数的二维变系数 Helmholtz 方程构造了一类新的四阶紧致有限差分格式,数值实验验证了新方法的可靠性和有效性。     

求解Stokes方程的一种自适应变分多尺度方法

针对Stokes方程,本文给出一种新的变分多尺度方法.此方法通过构造特殊投影并采用局部化技巧优化了经典变分多尺度方法.同时,本文对此方法进行了后验误差估计,并给出可靠的后验误差估计子及相应的自适应算法.此自适应变分多尺度方法计算简单且易于程序实现.L型区域问题和方腔流问题的数值结果验证了方法的有效性和稳定性.     

一种改进的DDTFA方法及其在齿轮箱故障诊断中的应用

针对数据驱动时频分析(DDTFA)方法的初始相位函数选取问题,提出一种可准确、快速且自适应优选初始相位函数的改进DDTFA方法。引入数学中函数求极值的思想,将信号的初始相位函数选取问题转换为初始解集的连续寻优问题,通过对DDTFA中的高斯牛顿迭代算法进行精简,以初始解集中的初始相位函数迭代一次斜率的变化量为导数获得初始解集的连续导数集,进而求得局部极大值,并以局部极大值对应信号分量的能量最强为准则优选信号的初始相位函数,进而完成信号分解。仿真分析与齿轮箱故障诊断实例表明,该方法可准确、快速且自适应地优选初始相位函数,并有效提取故障特征,且具有一定抗噪性。     

一种基于相似度的汉语语言模型平滑技术及其在音字转换中的应用

针对汉语语言模型中的数据稀疏问题,利用词语语义信息,将词语相似度同back-off平滑技术相结合,提出一种基于词语相似度的汉语语言模型平滑技术,并且设计了一种能够自动优化模型中各项参数的迭代算法,最后,将这种平滑技术由低阶语言模型推广到高阶语言模型中,将上述技术应用到音字转换领域.实验表明,这项技术使语言模型的性能获得了较大的提高,并有效地降低了音字转换系统的错误率.     

一种改进的UKF算法及其在深空自主光学导航中的应用

利用星敏感器以及光学导航相机,通过测量星光信息以及天体边缘信息,进行了自主光学导航方案的设计.通过观测量的转化改进了Unscented卡尔曼滤波方法(UKF)的具体实现形式,并将改进的方法与扩展的卡尔曼滤波方法(EKF)、UKF以及基于平方根分解的方法(SR-UKF)进行了比较,通过仿真对其算法的优越性进行了验证.仿真结果表明,这种基于观测量转换的UKF算法,不仅在计算量上有所减少,在精度上也有较大提高.     

一种改进的小波分析消噪方法及其在健康监测中的应用

结构物的变形可以根据压电智能材料的正压电效应来监测,但是由于压电材料是电学材料,易受外界环境的干扰,预将压电材料用于实际工程的健康监测,好的滤波方法是必备的条件之一。采用小波分析对信号进行降噪和故障诊断是其有效的应用之一,本文在小波多分辨分析阈值法的基础上,对阈值进行了修正,仿真结果表明其效果优于传统阈值法;将该方法应用于利用压电陶瓷传感器所监测到的一框架剪力墙模型的振动信号降噪中,其结果表明该法可以较有效去除噪声。     

一种有效降维的特征选择方法及其在水声目标识别中的应用

为在保证目标识别准确率基础上进行有效特征降维,文章以目标识别准确率为特征选择准则,提出一种支持向量机递归特征消除（Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE）快速筛选出部分优质特征子集与猫群算法（Cat Swarm Algorithm,CSO）迭代寻优结合的特征选择方法,并将该方法应用于水声目标识别的特征选择。实验数据处理结果表明：相比SVM-RFE和CSO特征选择算法,文中提出的方法在平均特征维数降低8%的基础上,平均目标识别率提高了1.88%,能够实现有效降维的目的。该方法对判断特征是否适合用于特定的目标识别也有一定应用价值。     

一种增强的谱幅值调制方法及其在复杂干扰下滚动轴承故障诊断中的应用

谱幅值调制（Spectral Amplitude Modulation,SAM）作为一个经验的和自动的非线性滤波方法,可以有效地识别滚动轴承故障信息。然而,当滚动轴承故障信号中含有复杂干扰成分时,SAM 中的故障特征频率会变得模糊,甚至难以识别。针对上述问题,提出了一种增强谱幅值调制方法（Enhanced Spectral Amplitude Modulation,eSAM）,通过修正信号平方包络的无偏自相关代替修正信号的平方包络来生成 SAM。通过自相关处理,进一步降低由于非线性滤波过程产生的不相关随机噪声干扰,从而提高了 SAM 方法的稳定性。通过一组仿真信号、一组齿轮箱轴承实验信号和不同运行工况下的高速列车轴箱轴承实验信号进行了验证,结果表明该方法可以有效降低复杂干扰的影响,提取出的故障特征更加明显,通过与 SAM 方法和传统峭度图方法对比,证明了该方法的优越性。     

一种带宽优化选取的ATF方法及其在齿轮故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

自适应时变滤波(adaptive time-varying filtering,ATF)方法是一种基于数据驱动的非平稳信号处理方法,可有效分离变转速下的齿轮故障信号;但在ATF方法中,滤波带宽的选取需依据经验人为选取,具有较大的主观性。因此,针对ATF方法中滤波带宽的自适应优化选取,以齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比作为指标,提出了一种基于带宽优化选取的ATF方法;该方法先采用线调频小波路径追踪算法估计齿轮故障信号中的瞬时频率,然后设置不同的滤波带宽值构建自适应时变滤波器,再对滤波后的信号进行阶次分析,并计算齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比,最后挑选出最佳能量比所对应的滤波带宽作为最优带宽值来对信号进行滤波分析,进而诊断齿轮故障。对变转速下的齿轮局部故障进行了仿真和实例分析,并将之与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对比,结果表明,该方法不仅可自适应选取滤波带宽,减少滤波误差,而且能有效提取齿轮故障特征信号,凸显齿轮故障特征。     

建立杂交/混合元模型的一种简明列式方法及其在薄板弯曲问题中的应用

本文应用加权残量法基本原理,从物理一几何关系弱形式出发,直接离散单元应力场,给出了一种建立杂交/混合元模型的简明列式方法。该列式方法不依赖于任何广义变分原理,推导过程简洁、直观,物理意义明确。作者基于该列式,构造了一些性能优良的薄板弯曲单元。文后给出若干数值算例。     

一种量测松散介质对应力波衰减效应的实验方法及其在珊瑚砂中的应用

砂土等松散介质对在其中传播的应力波有非常明显的衰减作用,因此,松散介质常常作为爆炸波消波材料被广泛应用于防护工程中。为了准确地量测松散介质对应力波的衰减效应,基于并改进了传统SHPB装置,提出了一种定量研究应力波在砂土介质中衰减规律的新方法。该文方法适用于所有在冲击荷载的应变率范围内（约1~10² s^-1）应变率效应不明显的松散介质。方法基于拟合的透射系数T₂,通过杆中的三波（入射波、反射波和透射波）计算得到试件两端真实的峰值应力,还可以计算试件的弹性波速、峰值应力速度、试件端部应力波的前沿升时等关键参数,简单实用,可操作性强。采用提出的方法,对干燥珊瑚砂进行了应力波衰减实验,得出了应力波荷载峰值随传播距离的衰减规律。经对比实验与参数讨论发现,拟合透射系数引起的结果误差不超过2.83%,具有很好的可靠性与实用性。