Helmholtz问题具径向基函数的无网格法

构造了Helmholtz方程具径向基函数的无网格方法.通过引入多种径向基函数构造了Galerkin型的无网格方法.文末给出了数值算例,并与有限元方法进行了比较.讨论了无网格方法的数值精度以及径向基函数中参数对其数值解的影响.结果表明具径向基函数的Galerkin型无网格方法是求解Helmholtz方程的一种有效且精度高的方法.     

基于改进GA的WRBF神经网络设计与应用

针对单独自动设计径向基函数(RBF)网络和小波网络过程中对样本要求过于严格,以及输出层线性求和运算可能造成样本类别交叠的问题,结合两种网络结构简单的优点,设计了一种新的四层前馈神经网络--小波径向基网络(Wavelet radial basis network,WRBF).该网络在结构上,第一隐层对输入样本进行小波映射,实现对输入空间的压缩;第二隐层对第一隐层输出进行第二次非线性映射;在网络的训练方法上,利用多阶染色体混合编码实现两隐层间的选择性连接,并对遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行改进,利用改进的GA同时优化网络结构和参数.通过对多输入单输出系统和热能表系数模型进行实验,结果表明:改进的GA减小了早熟收敛的发生,所设计的网络具有较高的建模精度.     

独柱支承的曲线匝道桥梁设计

本文介绍了曲线桥梁的受力特点,论述了曲线梁桥调整墩柱偏心的平衡设计方法,分析了不同支承形式和预应力钢束对曲线梁桥受力的影响,对曲线梁桥的施工和构造要求进行了论述。     

RBF神经网络中心选取算法

径向基函数网络构造中的关键问题是网络中心的选取,最小二乘算法采用正交化方法,独立计算回归算子对输出的贡献,故使中心的选择步骤简单有效。给出了最小二乘算法及其应用函数逼近的实例,结果证明,由于计算过程中应用了这一算法的正交化性质,所以网络调整时对已有模式的扰动达到最小。这说明最小二乘算法不仅简单有效,而且性能优越,并有较强的实用性,在许多领域有广泛应用。     

Helmho1tz方程的径向基配点不重叠Schwarz交替法

将径向基函数配点法和不重叠型Schwarz交替法结合用于求解Helmholtz方程.该方法把求解大规模问题转化为求解多个小的子区域问题,克服了在求解大规模问题时用一般的全域径向基配点法所带来的配置矩阵为非对称满阵,且高度病态的问题.首先给出具体算法,然后给出算法的收敛性,最后通过数值算例得出相应结论.     

变幅杆横向振动的频率修正

在变幅杆有径向动能的情况下,运用能量法,给出考虑横向效应后变幅杆谐振频率的计算公式,计算结果与实验值吻合较好。     

一类新的离散时延递归RBF神经网络

提出了一类带有离散时间 FIR/ IIR滤波器的递归 RBF神经网络 ,用离散时间 FIR/ IIR滤波器代替通常的 RBF神经网络中的线性输出权值 ,以适用于离散动力学系统的辨识和控制以及混沌时间序列预测 .本文给出的学习算法简单 ,可以避免传统的递归算法的不稳定性 .将该类神经网络用于动力学系统的建模 ,收到很好的效果 .     

轴径向反应器床层流体分布研究

运用Ｅｒｇｅｎ方程在１：１比例的冷模上研究了轴径向反应器床层流体的二维流动。建立了轴径向反应器的二维流动模型。研究了不同催化剂封高度下流体分布，得出了最适宜的催化剂封高度。     

基于径向基函数网络或模糊系统的非线性连续时间系统的自适应调节

对于一类连续时间的非线性动态系统x=f(x)+Bu+d,当系统中的非线性函数f(x)满足有界或线性增长条件(具有未知的增长系数)时,首先证明了f(x)中的x落入一紧集中,然后根据径向基函数网络或模糊系统的逼近性质,给出了两种自适应调节器的设计方法.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明了控制算法是全局稳定的,闭环系统的状态是一致最终有界的,且控制律是稳定的.     

解析流体动压径向密封及其在石油机械中的应用

流体动压径向密封技术是基于流体动压效应衍生和发展起来的机械原理,对常规的径向密封圈有较好的替代作用,能够解决常规机件中存在的隐患及弊端,特别是对于空间有限、磨损严重和作业量大等工作场合,具有广泛的适用性和操作性.本文重点结合漉体动压径向密封技术在石油机械的应用情况进行研究,力求为石油机械的发展做为应有的贡献.