弹性力学问题中的双重互易杂交边界点法

杂交边界点法是一种边界类型的纯无网格方法,它同时具有边界元法降维的优势和无网格法无需插值和积分网格的优良特性.但在求解非齐次问题时,不可避免的需要域内积分.本文将双重互易法引入到该方法中,将对非齐次项的域内积分转化成边界积分,形成双重互易杂交边界点法.该方法将问题的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点方法求解,特解利用局部径向基函数近似.为了达到特解插值的通用性,本文提出了特解基本形式.该方法是一种边界型纯无网格方法.数值算例表明,该方法是一种计算量小、精度较高的数值方法,适合于求解各种弹性力学问题.     

弹性薄板弯曲问题的无网格解法

基于弹性薄板的线性弯曲理论和重调和方程的一般解理论构造的基本解,建立无网格法求解薄板弯曲问题的数值计算格式.采用径向基函数近似表示横向分布荷载,获得问题的特解,而齐次解答由基本解的线性组合得到.将边界条件用于确定未知系数,获得可以数值求解的线性方程组.在均布荷载情况下,计算并给出四边简支矩形薄板弯曲解,和解析解进行比较,证明无网格方法的收敛性和计算精度.     

双互易杂交边界点方法求解Helmholtz方程

提出了一种新的边界类型无网格法——双互易杂交边界点方法,它将杂交边界点法和双互易法结合,来求解Helmholtz方程.该方法将Helmholtz方程的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点方法求解,特解则利用径向基函数近似.该方法只需要边界上离散的点,域内少数的点仅仅是为了径向基函数插值.通过数值算例对影响该方法性能的参数进行了研究.数值算例表明,该方法在求解Helmholtz方程时有较高的精度和数值稳定性.     

求解一类线性反应扩散方程的特解方法

利用基于径向基函数插值的无网格方法中的特解方法(MPS),选取多元二次函数(MQ)与薄板样条模型函数(TPS)作为径向基函数,并通过有限差分和配置点方法进行插值近似,求一类线性反应扩散方程的数值解.同时给出二维线性反应扩散方程与三维线性扩散反应方程的两个例子,取得了比较好的数值结果,说明这种方法的有效性.     

双互易杂交边界点法在结构模态分析中的应用

将双重互易法引入到杂交边界点方法中,将对非齐次项的域内积分转化成边界积分,形成双互易杂交边界点法.该方法将问题的解分为通解和特解两部分,通解使用杂交边界点法求解,特解利用局部径向基函数近似,从而实现了使用简单的静力问题基本解来求解动力问题.数值算例表明,该方法精度较高、计算量小,是一种具有优良特性的边界型纯无网格方法,适合于求解各种结构动力问题.     

应用支持向量机回归求解不规则边界边值问题

本文给出了应用支持向量机回归和径向基函数网络求解不规则边界边值问题的算法.两种方法协同使用不包含可调参数的支持向量机回归作为基本的逼近元,它部分影响边界条件;径向基函数网络用来精确的满足边界条件.我们用这种方法求解了一个二维的偏微分方程边值问题并且得到了较好的逼近解.     

用基于紧支径向基函数的无网格法求解非齐次方程

将边界节点法(BNM)中的移动最小二乘近似方案用紧支径向基函数(CSRBF)代替,解决了BNM中本质边界条件较难处理的问题.用CSRBF逼近非齐次方程的特解,相应的齐次解用改进的BNM表示,发展了一种基于CSRBF的求解非齐次问题的无网格法.数值算例验证了该方法的可行性和有效性.     

待定函数法求解二阶常系数线性非齐次方程

二阶常系数线性非齐次方程是常微分方程中一类比较典型的方程,解的结构由齐次方程的通解与非齐次方程的特解构成.教材中求特解的做法是把非齐次项归纳为三大类,根据每一类的特点设定特解的基本形式,利用待定系数法寻找到特解.考虑到分类给教师教学与学生理解带来的麻烦,本文给出一种求此类方程特解的新方法,称之为待定函数法.利用此方法求特解可以不考虑非齐次项的具体形式,统一设定一个待定函数,通过求出这个函数得出非齐次方程的特解.     

弹性平面问题求特解的方法及应用

现有的文献大多是讨论齐次问题或才是非齐次问题的某些特殊情形，如何将非齐次问题转化为齐次问题，通常需要寻求问题的特解，因而讨论弹性平面问题特解的方法具有实际意义。对弹性平面问题分别用位移法和应力函数给出了求位移特解和应力特解的方法，从而可将非齐次问题转化为齐次问题来处理，并给出了若干具体特解及应用。     

径向基函数插值逼近的误差分析

函数逼近是数学规划中一个基本的问题,近年来,国内外的一些学者对径向基函数插值逼近问题进行了广泛的研究,对于某些测试函数来说,径向基插值相对于经典的插值方法,如牛顿插值、拉格朗日插值来说,在CPU时间、逼近程度等方面有着一定的优势,因此径向基函数插值成为解决散乱数据插值的一种新的有效的方法.将采用几种常见的径向基函数来逼近一元函数、二元函数,进行数值试验以及误差分析,并对径向基函数中的参数进行分析,获得了良好的误差分析结果.     

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.     

支持向量机在机械设备振动信号趋势预测中的应用

将支持向量机（SVMs）用于机械设备振动信号趋势预测中，研究了SVMs参数及核函数类型对SVMs预测能力的影响．试验显示，在短期预测中4种核函数有着基本相同的预测能力，而在长期预测中，径向基函数核和多项式核表现出了相对较高的预测能力，同线性核和神经网络核相比，它们的归一化均方误差约降低了20％．SVMs与向后传播神经网络、径向基函数网络和广义回归神经网络预测能力的对比表明，实现了结构风险最小化原理的SVMs具有更好的预测能力，在长期预测中，其归一化均方误差约降低了15％。     

上风式LRPIM求解对流占优问题的影响因素分析

为提高对流扩散问题中对流项占优时的数值稳定性,采用局部上风式权函数,在局部径向基点插值无网格法(LRPIM)基础上构建了上风式局部径向基点插值无网格法(ULRPIM).将其与LRPIM方法的对流占优问题计算结果进行比较,发现ULRPIM能够得到更好的结果.通过对比不同参数时ULRPIM计算结果的相对误差,研究了各个参数对数值结果稳定性的影响规律.结果表明:权函数的偏置量需要随着对流强弱而变化,径向基函数(RBF)参数q、支持域尺寸对计算结果的影响比较大,RBF参数a_c、Gauss积分子域数对计算结果的影响相对较小.     

Helmholtz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.     

基于RBF和TSVD正则化求解泊松方程

针对泊松方程的数值解,提出了一种基于截断奇异值分解(TSVD)的正则化和径向基函数(RBF)的改进的无网格方法.由于通过RBF拟合方程所产生的系数矩阵经常是病态的,TSVD正则化方法可以改善RBF无网格方法而获得更精确的数值解,与传统的RBF方法相比能够获得更好的数值结果,而且通过选择恰当的径向基函数,也能够提高数值解的精度.     

对称域基本解函数的构造及应用

在对称区域中,构造出满足对称边界条件的基本解函数,并推广到基本解方法（MFS）中求解Poisson方程的边界值问题.利用构造出的基本解,输入数据和所需求解的线性方程组数目可减少到原来（不利用对称性的基本解函数所需的方程组数目）的1/2或1/4,具有计算时间短、精度高、编程简单、输入数据少等优点.通过数值计算可以看出,计算结果与解析解之间的误差很小,说明该方法值得推广使用.     

机械密封的相态判断及相态稳定性分析

本文对机械密封的几种不同相态的模型及其工作稳定性进行了讨论和分析,提出机械密封相态稳定性的判据和稳定区界限。最后给出相态稳定性的主要影响因素和控制相态稳定性的指标。利用p-T图可以判断机械密封的相态,进一步了解密封工作的稳定性并帮助作故障分析,以便采用相应的措施来保证机械密封工作稳定、安全可靠。这些相态稳定性界限、汽化温差、判断相态的方法和故障分析方法可供实际参考使用。     

功能梯度材料中的无网格局部径向点插值法

提出一种新的无网格局部径向点插值法来分析功能梯度材料．这种无网格方法采用径向基函数耦合多项式基函数来近似试函数,采用Heaviside函数作为加权残值法中的权函数．构造成的形函数具有Kronecker Delta性质,不再需要额外的处理来施加本质边界条件．若不考虑体力,则所形成的整体刚度矩阵只包含局部边界积分,而不包含局部域积分和奇异积分．在计算过程中,取局部边界积分中的高斯点的材料参数来模拟问题域材料特性的变化．结果表明,这是一种真正的无网格方法,具有模拟简单,计算精度高等优点．     

基于ArcGIS的交通量预测模型

常规交通量预测模型耗时、工作量大.针对美国印第安纳州交通量趋于稳定的特点,借助ArcGIS地统分析软件,分别采用Ordinary Kriging、距离加权倒数(IDW)、径向基函数插值(RBF)等方法对交通量进行预测,并与动态称重系统(WIM)的交通资料进行比对,结果表明采用径向基函数插值中的反高次曲面函数(IMS)插值预测方法适合美国印第安纳州交通量的分布实际,预测误差最小.