阶背车尾流结构的数值模拟分析

尾流结构对高速行驶车辆的经济性、操纵稳定性和安全性存在直接影响.建立典型阶背车仿真模型,在计算区域内进行网格划分,为提高分析精度对模型尾部进行网格加密.采用计算精度和稳定性较高k-ε标准双方程模型,对流项采用三阶迎风格式离散,压力速度耦合采用SIMPLE方法.对相同尺寸的实体缩尺模型进行风洞试验研究,结果表明:经过模型上表面气流在后视窗前缘发生分离,部分气流在后视窗与行李厢盖板之间的区域内形成回流,部分气流在行李厢盖上再附着并分离脱落;在压差作用下分离流与来自模型两侧的气流共同形成旋向相反的尾部涡流,随着距离的增加旋度逐渐减小,并在距模型尾部三倍车身长度附近涡流基本消失.     

基于仿真的复杂系统可靠性评估输入数据统计分析研究

对应用仿真技术评估复杂系统可靠性时榆入数据的统计分析进行了深入研究。特别是对试验数据较少，即小样本情况进行了研究。对于根据小样本进行的可靠性估计，结合Bayes方法的蒙特卡洛(Bayes-MC)方法和结合改进的Bootstrap方法的蒙特卡洛(改进的Bootstrap-MC)方法是比较有效的。概括总结了无数据情况下的专家经验估计三角分布方法，提出了改进的Bootstrap方法，将验前信息与专家经验纳入Bootstrap方法中，克服了该方法利用样本信息量不足的缺陷，使其更加完善与实用。在复杂系统的可靠性评估时，应采用综合或混合的方法。     

实时数值仿真几类并行与串行算法的特性分析

针对动力学系统实时数值仿真,分析了实时数值仿真的特点,概述了实时数值仿真算法的一般的构造思想.重点讨论和分析了几类实时数值仿真的并行算法的具体构造思想、方法,收敛阶、数值稳定性、加速比、并行效率、应用的特性.类似地分析了几类实时数值仿真的串行算法的构造特点、快速性、数值稳定性和计算复杂性等.并指出了进一步的研究方向.     

基于主元分析和免疫聚类的双向特征数据压缩方法

针对诊断特征数据中的重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性，提出并实现了一种有效的特征数据双向压缩预处理方法，从而在不损失数据隐含的特征知识的前提下，有效降低学习机器的学习负担。在进行样本参量的降维处理时，采用基于主元分析的横向数据压缩方法，有效地去除了各特征参量之间的相关性。在压缩样本数量时，综述和比较了现有的各种聚类算法，基于竞争和自组织原理，对借鉴生物体的自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理的常规免疫聚类压缩算法，作了重要改进，提出了基于主元核相似度的亲和力定义方法，增加了抗原数据归一化、近似样本直接去除等处理步骤，使算法具有更高的执行效率和更广的适应性。并以国际上通用的过程控制仿真对象“Tennessee Bastman”工厂的实际数据进行仿真实验，验证了所提方法的有效性。