多层快速多极子分析三维复杂目标的谐振区电磁散射特性

用多层快速多极子方法（MLFMA）和预优的广义最小残差法（GMRES）计算了三维复杂目标的谐振区电磁散射特性。对于在谐振区中5～10个波长目标的电磁散射体,MLMFA比矩量法（MOM）和快速多极子法（FMM）占用内存少很多,计算速度也更快;本文讨论了MLFMA中重要参数多极子数L的优化选取,同时采用了预优的GMRES方法求解MLFMA大规模矩阵方程,这比采用传统的共轭梯度（CG）法具有更大的优越性。最后对某导弹模型和典型隐身飞机模型进行了谐振区散射特性的高效求解分析。     

导体电磁散射特性无网格方法研究

传统数值方法的展开依赖于基函数网格生成,当离散网格不满足其构成条件时,算法的计算精度和效率会降低。针对这一问题,该文提出了不受离散网格质量限制的无网格方法。该方法采用无规律、自由生成的任意网格,基于点离散基础对目标的电磁特性进行数值分析。给出了无网格法在求解导体表面电磁散射时的矩阵求解过程,包括方程离散过程、矩阵元素计算过程及求解表面电场积分方程时对奇异积分的处理过程。几种典型算例的分析结果表明,无网格方法结合该文预条件提高了近相互作用的准确性。     

电大三维非均匀介质体散射特性的快速分析

在体积分方程矩量法(VIE-MoM)中,采用多层快速多极子技术(MLFMA)并结合近场预条件技术,快速分析电大尺寸三维非均匀介质目标的电磁散射特性.在实施MLFMA加速技术的基础上,选取系数矩阵中近场耦合元素构造出具有近似对角特征的稀疏化矩阵,对其求逆快速构造预条件因子,用以加快GMRES迭代收敛速度.通过电大尺寸介质平板算例验证了MLFMA计算程序的正确性及其在节省计算时间和内存需求方面的明显效果.对非均匀半球壳介质体和三层非均匀介质平板的RCS进行了计算,采用上述预条件技术,收敛计算效率分别提高了87%和42%.数值结果表明,采用MLFMA结合预条件技术的VIE-MoM,是解决快速分析电大尺寸非均匀介质体散射问题的有效途径.     

最小二乘等几何分析的多重网格方法

针对最小二乘等几何分析得到的代数方程系数矩阵的条件数大、迭代求解成本高的问题,提出了求解该方程的多重网格法。该方法在密网格上进行误差光顺,使高频误差快速衰减,在疏网格上进行误差修正,使低频误差快速衰减。通过节点插入算法自动生成不同尺寸的网格,根据离散B样条建立网格转换矩阵。采用该方法求解了泊松方程,对比了多重网格迭代与Gauss-Seidel迭代、PCG迭代的收敛性,结果表明Gauss-Seidel迭代收敛速度最慢,PCG迭代收敛速度随着代数方程自由度的增加而变慢,多重网格的收敛速度最快,能够有效求解最小二乘等几何分析得到的代数方程,解决了矩阵条件数过大的问题,并且收敛速度与网格尺寸无关。     

解矩阵方程的一种多项式预处理技术

先引入多项式预处理技术,用一次插值多项式法构造出一个合理的多项式预处理矩阵并对矩阵方程进行预处理,这样不仅可以缩小矩阵的奇异值的分布范围,而且能达到改善其奇异值比的目的;然后给出了新的算法,并分析了该算法的收敛速率的估计式,此估计式表明,只要采用恰当的预处理技术就可显著地提高迭代法的收敛速度;最后给出了数值例子,结果说明经过预处理后的矩阵方程比原来的矩阵方程的收敛速度更快,这充分表明了矩阵方程在多项式结构的预处理矩阵下求解速度的优越性,也说明通过一次插值多项式的构造来选取预处理矩阵是可行的.     

二维抛物方程初边值问题的拟多重网格预处理迭代法

本文结合多重网格和预处理迭代法,提出了求解二维抛物型方程初边值问题的一种很有效的方法,通过巧妙构造预处理迭代矩阵,从而显著减少迭代矩阵的条件数,加快了迭代收敛速度,提高了求解效率。     

三维层状地基动力刚度矩阵连分式算法

复杂层状地基与结构的动力相互作用尚缺乏比较准确而有效的算法.在改进的比例边界有限元方法（SBFEM）得出的三维层状地基动力刚度矩阵控制方程的基础上,将动力刚度矩阵展开为量纲一坐标ξ的级数形式并应用连分式的求解算法进行求解.该方法随连分式的阶数递增而快速收敛,可以显著提高计算效率,同时获得比较好的计算精度.利用改进的SBFEM与有限元耦合成功求解得出三维层状地基动力刚度矩阵.     

线性矩阵方程的梯度法神经网络求解及其仿真验证

 介绍一种基于梯度法的Hopfield神经网络在线求解线性矩阵方程,并且探讨其MATLAB仿真技术以验证该神经网络在求解线性矩阵方程问题时的准确性和有效性。仿真过程中用以下几种重要技术手段：①Kronecker乘积,用来将描述该神经网络的矩阵微分方程（MDE）转化为向量微分方程(VDE),即标准的给定初始值常微分方程（ODE）;②MATLAB指令“ode45”,用来仿真上述转化后的给定初始值常微分方程;③各种激励函数的编码实现,用以检验该神经网络系统的收敛性和存在实现误差时的鲁棒性。仿真结果同理论分析的对应与一致,进一步证实基于梯度法的Hopfield神经网络在求解固定系数线性矩阵方程中具有很好的效验。     

一种运用多层不完全LU分解预处理的 时域有限元方法

为了提高时域有限元方法的计算效率,将一种基于逆的多层不完全LU分解(MIB-ILU)预处理方法运用于隐式时域有限元矩阵求解中,给出了三维散射问题的模型以及时域有限元公式系统,对系数矩阵进行了分析,并给出了预处理求解方法.理论和数值表明,此预处理方法有效地减少了每个时间步求解矩阵的时间,采用几个散射问题的算例证明了此种预处理技术的效果.     

轴对称异质体引起波散射问题的边界元解

通过将全空间内轴对称异质体边界载荷沿周向作Ｆｏｕｒｉｅｒ级数展开，然后利用边界元法在母线方向求解边界积分方程，使弹性波散射问题的维数由三维降到一维。该方法充分利用旋转体轴对称的几何特点，采用环壳单元使计算量较普通边界元法更小，并且收敛速度较其他边界元法更快。     

误差向量与Krylov子空间对GMRES(m)算法收敛速度的影响

从广义极小残量法GMRES(m)的结构出发,分析其误差向量与Krylov子空间对该算法收敛速度的影响,推导出误差向量与Krylov子空间第1个向量和第m+1个向量的方向余弦关系,并用数值算例验证其合理性.当误差向量Υk+1在Krylov子空间向量v1的投影较大而在向量υm+1的投影较小时,GMRES(m)算法收敛速度较...     

非对称线性方程组的可变预处理GPBi-CG方法

给出了可变预处理形式的GPBi-CG方法,在算法的每一步中它用不同的预处理子.特别地,可变预处理子的灵活性是可用任何一种迭代法得到.例如,标准的GPBi-CG算法自身可以作为预处理子,其他的Krylov子空间法或是分裂迭代法也可以.对于可变预处理形式的GPBi-CG方法,我们还进行了一些数值试验,包括一些非对称矩阵.这些算例表明了可变预处理迭代法的收敛性和可靠性.     

加速广义极小残余新算法

研究了Krylov子空间广义极小残余算法（GMRES（m））的基本理论,特别是残余向量与Krylov子空间的关系．根据残余向量所满足的代数方程组,深入探讨算法的收敛性质与所选择的子空间的关系,指出大大量按模很小的特征值对应的特征向量的存在会降低算法的收敛速度,从而提出一种利用按模很小的特征值对应的特征向量扩充Krylov子空间的加速广义极小残余算法（AGMRES（m））、理论分析和数值结果都表明,算法是可靠和有效的．     

代数方程求解方法收敛速度比较及对算法健壮性的影响

将交替方向隐式（ADI）、强隐（SIP）及Krylov子空间法中的TFQMR、Bi-CGSTAB方法实施于SIMPLER算法，作为其内迭代求解方法，比较了不同代数方程求解方法的收敛速度，并首次分析了它们对算法健壮性的影响，结果发现：内迭代方法不同，SIMPLER算法所表现出的健壮性也会有较大差异，采用不同的求解方法以及调节求解方法中的参数可以有效调整SIMPLER算法的健壮性．通过对具体算例的研究表明：当SIP方法的抵消参数α取值较高时，能获得比ADI快30％～50％的平均收敛速度，但算法的健壮性减弱；减小α值，在获得与ADI方法相同的收敛速度下，算法的健壮性却能远好于ADI；ILU（0）预处理的Bi-CGSTAB方法收敛速度较ADI平均能快15％～40％；当SIP方法取某口值时也能获得此收敛速度，但算法所表现出的健壮性却差于Bi-CGSTAB方法；ILU（O）预处理的TFQMR方法收敛速度慢于以上各方法，但其健壮性最佳。     

应用Krylov子空间方法求解边界元方程组

利用Ｋｒｙｌｏｖ子空间方法，文中给出一种适应于大型边界元方程组求解的实用迭代算法，对二维，三维弹性问题，利用这一迭代算法实现了其方程组求解的迭代过程，并与相关算法做了比较，结果初步显示了所给方法应用于边界元方程组求解的优越性。     

一种求解高阻尼PageRank问题的加权块Arnoldi算法

提出了一种加权块Arnoldi方法求解PageRank问题．为了加快算法的收敛速度，采用子空间迭代法作为加速策略．数值实验结果表明，当阻尼因子。靠近1时，提出的加速加权块Arnoldi算法比现有的一些Krylov子空间方法优越．     

关于不定线性方程组的若干预处理子的注记

利用Schur分解,提出KKT型实不定线性系统的若干预处理子,讨论了这些预处理情形下的Krylov子空间方法收敛所需的迭代步数,从而说明这些预处理方法是非常有效的.     

求解非线性特征值问题的两种迭代投影法

研究求解大型非线性特征值问题的两种迭代投影法:非线性有理Krylov子空间法和非线性Arnoldi方法.通过引入精化策略和不精确求解线性系统的思想,给出了精化有理Krylov方法和不精确非线性Arnoldi方法的实用算法,通过数值算例验证了改进后的方法可以提高计算的效率.     

Krylov隐式积分因子法在火焰加速数值模拟中的应用

基于描述可燃气体火焰加速及爆燃转爆轰的Navier-Stokes方程组,针对非刚性的对流扩散项及刚性的反应项之间的不同时间尺度,从而导致了直接数值模拟十分困难的问题,构造了Krylov隐式积分因子法（IIF）进行直接数值模拟,对刚性的反应项采用隐格式,非刚性的对流扩散项采用显格式,从而减少了计算步数,提高了计算效率,对于由隐格式带来的方程组,采用Krylov子空间映射来降低方程组的阶数使得计算量减小,数值模拟结果与实验结果相吻合.研究结果表明,IIF方法可以较好地应用于NS方程组的数值模拟中.      

基于FMM的Krylov子空间IGMRES(m)新算法及其应用

研究了Krylov子空间GMRES(m)算法的基本理论,提出一种基于FMM的Krylov子空间截断型IGMRES(m)新算法.给出三物体弹性摩擦接触算例,计算结果表明,所提出算法在保证计算精度的前提下,可以大大减少迭代次数,显著提高计算效率.