空间统一调制模型的轮廓检测

目的 在人类大脑初级视皮层上,神经元不仅受到位于经典感受野中刺激的影响,同样也受到周边环境相应非经典感受野中刺激的影响。这种上下文的调制是通过视皮层的水平连接来实现的。基于初级视皮层的视觉机制,本文提出了一个轮廓提取模型。方法 首先利用局部能量计算初级视皮层上单个神经元的响应;然后通过构建一个新颖的空间统一调制算子获得周边刺激对于中央神经元的增强和抑制影响(上下文调制);最后整合上下文调制影响和中央神经元本身的能量响应,获得完整输出。结果 本文所提模型,无需在非经典感受野中划分增强域和抑制域,同时能够有效抑制背景纹理,突出目标轮廓,保留交点和角点信息。结论 通过对合成图像和自然图像的测试表明了本文算法的准确性和优越性,能够极大地提高复杂背景中轮廓检测的性能。     

格子 Boltzmann 模型的边界条件分析

本文研究格子Boltzmann方法中实现速度边界条件的六种格式 ,对它们的精度和稳定性进行了分析和比较。通过对二维Poiseuille流、Couette流和Womersley流的模拟 ,验证了各种格式的精度和稳定性     

基于格子波尔兹曼气固两相流模型的清洁纤维捕集颗粒过程模拟

格子波尔兹曼(Lattice-Boltzmenn,LB)格子气(Latticegas automata,LGA)气固两相流模型基于同一套格子描述流体微团与离散颗粒的运动特征,具有可捕获离散相的脉动行为、便于处理复杂和动态边界条件等优点。但现有LB两相流模型尚只能定性描述颗粒行为特征,该文通过求解颗粒在曳力、布朗力等作用下的速度和位移,建立颗粒在格子点间迁移概率的理论模型,定量描述两相流的细节特征。利用此LB两相流模型对圆柱清洁纤维在单个机制(布朗扩散、拦截或惯性碰撞)主导下的捕集颗粒过程进行数值模拟,研究不同纤维体积分数下系统压降变化、及不同机制主导下颗粒捕集经历和总体捕集效率,模拟结果与现有理论或经验公式定量吻合,可为深入理解纤维捕集颗粒的内部特征、发展更合理的颗粒捕集模型等提供依据。     

解实三对角对称矩阵特征值问题的并行LL^T—QR算法

在研究解特征值的Ｃｈｏｌｅｓｋｙ ＬＲ算法和ＱＲ算法的基础上，得到了一求实对称矩阵值问题的新方法－－ＬＬ＾Ｔ－ＱＲ算法的相应的并行算法，数值实验表明，这类算法具有较快的速度。     

钙基吸收剂吸收CO2过程的格子Boltzmann模拟

近年来,利用CaO吸收烟气中的CO2越来越受到国内外研究者的关注。考虑到单松弛格子Boltzmann模型(LBGK模型)在模拟多孔介质内流动时存在的不足,采用了多松弛(MRT)格子Boltzmann方法来研究多孔CaO吸收CO2的过程,并分析了不同参数,如Damkohler数(Da)、摩尔体积比和CaO颗粒的粒径对CaO转化率的影响。研究结果表明：当Da越大或者摩尔体积比越大时,CaO的转化率会越来越低;另外,如果CaO颗粒的粒径越大,其转化率也将会越低。这些结论定性上与实验结果是吻合的。     

复杂流动模拟的高效计算机算法设计

文章介绍了一种模拟复杂流动的高效计算机算法。该算法通过在粗细不同的两重（或多重）网格上计算方程的近似解，再利用数值算法设计中的松驰技术，通过粗细网格上近似解的适当线性组合求得更高精度的解，算法结合了格子方法和网格加密型高效算法的优点，将文中介绍的算法用于二维空腔流的计算机模拟，并和其它文献中同类问题的模拟结果进行了详细的对比，取得了良好的效果。