求解二维对流扩散方程的投影迭代法

鉴于目前流行的求解大型稀疏代数方程组的投影迭代法中,为提高迭代效率,在迭代前通常需要对稀疏矩阵进行预处理,改善迭代矩阵的条件数,从而减少迭代次数,这使得发展稀疏矩阵的存储技术变得尤为关键。基于二维对流扩散方程的四阶紧致差分格式,将其转化为代数方程组,得到其三对角块形式的系数矩阵,利用稀疏矩阵存储技术和预条件迭代法进行求解,并与传统的中心差分格式所得数值解进行比较,充分说明了方法的高效性和可靠性。     

矩阵转置对图形变换的几何意义

鉴于矩阵与数字灰度图像的对应关系,首先解释了矩阵转置的代数和几何定义,通过矩阵对应的灰度图像进一步探索了矩阵转置对图形变换的几何定义.其次,经过设计案例观察并总结出了矩阵转置对图形变换的几何意义是先将图像沿轴中心线作镜面翻转,再将图形按逆时针方向旋转.最后验证了矩阵转置对图形变换几何意义的正确性.     

冬季三种通风方式下室内环境的数值模拟

采用雷诺平均的Navier-Stokes方程与RNG的k-ε涡粘性湍流模型,模拟了内设障碍物的冬季房间模型常用的3种不同通风方案下室内空气的速度场,温度场以及污染物的浓度分布。通过分析认为同侧下送上回的通风方式可使室内较好地保持热量,因此可有效地节约能源。对侧下送上回通风可使工作区得到较高的空气品质,较高的热舒适性和较高的通风效率。     

三维对流扩散方程的稀疏存储及预条件迭代

基于四阶紧致格式对三维对流扩散方程进行离散,并给出所得到的离散线性方程组的块三角稀疏矩阵形式。以带双阈值的不完全因子化LU分解[(ILUT(τ,s))]作为预条件子,分别用FGMRES、BICGSTAB和TFQMR作为迭代加速器,对离散线性方程组进行求解验证了格式精度并比较了不同迭代法的CPU时间和迭代步。此外,通过比较传统迭代法和预条件迭代法的计算效率,表明预条件迭代法不仅能够保证格式的四阶精度,还能极大地提高收敛效率。     

三维对流扩散方程的多重网格算法研究

研究了三维对流扩散方程基于有限差分法的多重网格算法。差分格式采用一般网格步长下的二阶中心差分格式和四阶紧致差分格式,建立了与两种格式相适应的部分半粗化的多重网格算法,构造了相应的限制算子和插值算子,并与传统的等距网格下的完全粗化的多重网格算法进行了比较。数值研究结果表明,对于各向异性问题,一般网格步长下的部分半粗化多重网格算法比等距网格下的完全粗化多重网格算法具有个更高的精度和更好的收敛效率。     

基于CEEMDAN-SVM-LSTM的高炉煤气利用率组合预测

煤气利用率是高炉炉况稳定和耗能的重要指标之一。为提高煤气利用率的预测精度,提出一种基于CEEMDAN-SVM-LSTM的组合模型对其进行预测。首先利用CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)将煤气利用率时间序列分解成6个模态量和一个趋势分量,对煤气流利用率的发展进行解耦;然后用LSTM(长短时间记忆人工神经网络)和SVM(支持向量机)分别对分解的高频模态和低频模态进行预测,最后将模型组合建立原始煤气利用率的组合预测模型。结果表明该组合模型的MAE(平均绝对误差)、MAPE(平均绝对百分比误差)、RMSE(均方根误差)和MSE(均方误差)分别为0.14、3.5%、0.18、0.032。与单一的SVM模型和LSTM预测模型对比,组合模型的精度更高。     

基于非等距网格高阶紧致差分格式的多重网格算法研究

本文结合非等距网格高精度紧致差分格式的优越性与多重网格方法的快速收敛性,求解二维对流扩散方程。研究结果表明,对于处理物理量在不同的空间方向呈现不同的性态特征或不同变化规律的物理问题时,用非等距网格离散的四阶紧致格式的多重网格算法和二阶中心差分格式的多重网格算法都比等距网格离散得高效。同时,在非等距网格下下,部分半粗化多重网格算法比完全粗化多重网格算法具有更高的计算效率。针对不同的松弛算子对误差残量的磨光效果比较研究表明,线松弛算子是最高效的。而且,非等距网格离散的高精度紧致格式的多重网格算法对于对流扩散问题中大网格雷诺数情形也是收敛的。