基于微分求积的结构随机振动时域分析方法

将微分求积法应用于结构动力学方程的逐步时程积分时存在计算效率低的问题.为此,从数值积分角度出发,采用复化微分求积公式计算Duhamel积分项,并将其和精细积分法结合,可形成一种计算任意随机激励下结构随机振动时域分析的显式求解方法.该方法无需对系数矩阵求逆,能够减小在一个积分步长内载荷量线性化所造成的误差,同时也提高数值...     

非线性动力方程的一种改进精细积分单步方法EI北大核心CSCD

微分求积法和单步块方法都是单步多级数值方法,但是直接应用于求解非线性动力方程时的计算量比较巨大,为此提出了一种基于单步块方法的改进精细积分单步方法。结合精细积分法,该方法采用s级的单步块方法的第s个方程对Duhamel积分项进行数值积分。具体采用四阶Runge-Kutta法获得待求变量的预估值,并采用新四点积分公式计算Duhamel积分项。相对于现有的单步方法,该改进算法在数值精度和稳定性上更优。通过非线性动力方程的典型算例验证了该算法的优势。     

基于广义变分正则化的红外图像噪声抑制方法

文中提出了一种广义变分正则化的红外图像噪声抑制方法,该方法采用p-范数代替目前广泛被采用的全变分范数作为正则项,构造了用于抑制图像噪声的展平泛函,从而将图像噪声抑制问题转化为能量泛函优化问题。通过推导,得到了相应的用于图像噪声抑制的非线性偏微分方程,并采用固定点迭代算法进行线性化求解,使得迭代解稳定收敛。数值试验结果表明,该方法能够有效地去除图像噪声,较之全变分图像噪声抑制方法,新方法进一步提高了对小宽度图像边缘的保持能力,是一种有效且性能优良的红外图像噪声抑制方法。     

收敛的全部线性多步法基本公式的推导

本文首先定义了线性多步法基本公式的概念,并应用MATLAB的符号运算,推导了求解常微分方程初值问题的2-7步法全部基本公式,其系数全部为精确的分数形式;利用关于线性多步法公式的收敛条件,筛选出其中收敛的公式,计算出了公式的误差主项系数,阶数,绝对稳定区间.