基于3次样条插值的数控机床几何与热复合定位误差建模

通过分析机床整个温升直到热平衡的误差数据,总结误差分布的数学规律,将热误差和几何误差分离,运用基于压紧样条条件下的3次样条插值算法,以线性拟合后的余差为建模数据,建立了数控机床几何与热复合定位误差数学模型.实验结果表明,该数学模型能很好地拟合数控机床定位误差曲线,补偿后数控机床定位精度提高了80%以上.该方法可运用于不同时刻或不同机床温度下的机床定位误差补偿,建模原理明了、过程快速,模型适用性好.     

基于三次样条插值的船舶外板型线设计

为了使船舶型线设计更加方便,减轻人工放样的工作量,提高劳动效率,量化计算出各种状态下的性能数据,采用样条函数中的三次样条插值进行船体设计,利用Matlab进行数值实验,得到较为光滑的船舶型线曲线.     

不饱和类卡宾H_2C＝CNaX(X=F,Cl,Br)的密度泛函理论研究

采用密度泛函理论方法,在B3LYP/6-311+G(d,p)水平上研究了不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)的结构.结果表明,不饱和类卡宾H2C=CNa X(X=F,Cl,Br)各有2种平衡构型,其中具有三元环结构的构型能量低,是其存在的主要构型.预言了最稳定构型的振动频率和红外强度.计算得到了最稳定构型分子内氢迁移反应的过渡态.讨论了卤原子对不饱和类卡宾H2C=CNa X的影响.     

页岩氮气吸附BET比表面积测定误差校正方法

基于多分子层吸附理论的BET模型是最成熟、最常用于比表面测试的计算方法,然而,针对页岩样品在液氮温度下的氮气吸附数据,选取0.05~0.30间的相对压力点(适用于中孔材料)进行BET比表面计算时,将出现回归曲线相关系数较差、常数C为负值(无物理意义)情况,这一问题往往被测试者忽视。通过页岩的二氧化碳吸附数据运用DFT模型,计算出页岩的微孔分布可知,页岩含有大量0.5~1.0 nm之间的微孔,页岩纳米级孔隙分布范围广的特点是出现上述问题的根本原因,即页岩并非孔径分布较窄的介孔材料。通过调整相对压力点的选取范围,在相对压力0.05~0.20下计算页岩比表面其相关系数能达到0.999 9以上,且在Y轴上产生正截距,该相对压力范围更为合理,计算出的BET比表面更为可靠。     

Chebyshev-Gauss-Lobatto节点的一个注记

利用Lagrange插值基函数和Chebyshev多项式的性质,推导以Chebyshev-Gauss-Lobatto点为插值点构造的插值基函数的一阶、二阶微分矩阵的显示格式,并由插值点的性质得出两者之间的关系.通过对具有解析解的一维对流扩散方程进行数值求解,验证了一阶、二阶微分矩阵显式格式的正确性.数值结果表明:由微分矩阵显式格式可以方便地构造配置点谱方法中的拟谱算子,利用其求解微分方程,在较少的网格点时,即可得到快速收敛的高精度的数值结果.研究工作对配置点谱方法的应用具有一定的理论指导意义.     

重庆市降雨空间模拟方法研究

基于重庆市气象站台的实测数据和DEM数据,首先利用空间自相关系数估计重庆市降雨量的全局空间自相关性;然后利用空间联系的局部指标估计降雨量的局部空间自相关情况;最后利用反距离加权法、克里金方法、样条函数和协克里金法这4种插值方法探讨重庆市降雨量的空间的分布;分析结果表明:重庆市的年降雨量空间分布具有较强的正相关性,局部空间自相关分析表明:重庆市不同地区降雨空间的依赖程度不同,协克里金插值法的插值结果较好,降雨量的模拟结果最佳。     

一类新节点集上的Newman有理插值逼近

为了得到在[-1,1]上对非光滑函数|x|逼近误差的上界,构造了一组全新的节点集,并证明了基于该节点集的Newman型有理插值算子逼近函数|x|的误差上界为e-2/1+εn其中ε为仅依赖n的小正数,可随着n增大任意减小乃至趋于零。该误差上界优于利用Newman节点集所得到的结果。同时通过合理分配节点集在区间上的分布及改进不等式的证明方法,逼近的误差阶可进一步提高。     

不同插值的有损耗压缩法实现光学扫描全息重现的研究

采用3种不同的插值方法研究了有损耗全息压缩方法实现光学扫描全息的压缩重现过程,结果表明没有主要全息重现细节的丢失,有损耗全息压缩法可以实现压缩比达到100的全息压缩重现.     

基于傅里叶系数插值的短波信道迭代频偏估计

针对短波突发通信中存在的频偏问题,结合短波调解器的波形格式以及低信噪比的信道条件,提出了一种基于傅里叶系数插值的迭代频偏估计算法.该算法首先利用离散傅里叶变换(DFT)确定频谱峰值;然后对其结果进行Jacobsen插值,通过对插值结果进行误差分析,得出其方差与训练序列长度及信噪比的函数关系,并依此自适应调节其置信度为0.99999时的置信区间,将其作为精频偏估计的搜索区间;最后在搜索区间内进行迭代,并利用抛物线插值获取更精确的结果.仿真结果表明:对于长度为128、256、512的训练序列,在低信噪比条件下,文中算法均可逼近Cramer-Rao下界(CRLB),特别是在信噪比为0 d B时,两次迭代即可使算法的均方误差与CRLB的比值达到1.005左右.     

基于MPI的二维经验模分解并行算法

针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.1396,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.3975,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.