二维心室肌中动作电位传导的数值算法研究

为了进一步探讨求解二维心室肌中动作电位传导方程的方法,采用时间分裂法将求解过程分为两步,第一步用时间步长自适应算法求解每个细胞的动作电位,第二步用交替方向隐式法或五点差分法对偏微分方程进行数值积分.仿真结果表明,在保证数值算法的稳定性和精度上,时间分裂法和时间步长自适应算法起着重要的作用.采用了时间分裂算法和时间步长自适应算法后,在计算精度上,用交替方向隐式法略高于用五点差分法去积分偏微分方程,在计算耗时上,五点差分法是交替方向隐式法的70%.     

基于三维Hill’48屈服准则的液压成形本构模型及数值验证

基于三维Hill’48屈服准则建立了内高压成形的力学模型,将半隐式向后Euler应力更新算法与显式有限元方法相结合,通过用户自定义子程序UMAT将本构模型嵌入有限元软件LS-DYNA中,通过单个单元的拉伸试验对其进行验证,并将本构模型应用于液压胀形过程的数值仿真模拟,与各向同性Mises屈服准则进行了对比分析.结果表明,二次开发的本构模型正确,能够较好地反映管材胀形的变形规律.     

薄壳动力分析的三维半显式迭代算法

利用三维变分差分方法研究薄壳的动力分析。针对显式迭代格式最大稳定时间步长过小，而隐式迭代格式计算量大且精度不足这一问题，构造了一种半显式迭代格式（即关于厚度方向隐式、而关于其余两个方向显式），它的最大稳定时间步长较显式迭代格式有很大的提高，而计算量并未显著增加。算例的数值结果表明，这种半显式迭代格式具有较高的精度，它的时间步长满足计算薄壳波动问题的要求。     

PDP放电特性二维流体数值模拟的加速方法

针对PDP气体放电的流体模型,采用指数方法(Scharfetter-Gummel)和电场半隐格式对新型荫罩式PDP显示单元结构的放电过程进行数值模拟.研究时间步长和空间网格大小的变化对模拟结果的影响和对计算速度的改进,结果表明利用半隐格式求解电场可以大大提高时间步长,同时可以在电场变化不显著的方向上粗分网格,从而达到既保证计算精度又提高计算速度的目的.针对新型荫罩式PDP显示单元结构的实例计算结果表明,使用半隐格式求解电场可使计算速度提高80倍左右.同时根据放电单元的结构和放电空间的电场分布,在电场变化不显著的方向粗分网格从5 μm增大到20 μm,可使计算时间比原来减少80%左右.     

3维交替方向隐式时域有限差分算法及其应用

为了克服在传统时域有限差分算法中时间步长受网格尺寸大小的限制,提出一种用于精确模拟波在色散金属结构传播的3维交替方向隐式时域有限差分算法.首先,利用广义关键点色散模型描述金属材料在光学频率下的电磁特性;然后,采用2个1阶微分方程代替2阶广义辅助微分方程的方法,避免时间步长引起的不稳定,降低算法的复杂度和应用难度;最后,用交替方向隐式时域有限差分算法研究1维等离子体模型和3维金属谐振腔结构,将交替方向隐式时域有限差分算法的结果与传统时域有限差分算法进行对比.结果表明二者吻合较好,但交替方向隐式时域有限差分算法的效率更高.     

一种求解二次模型信赖域子问题的Admas4隐式算法

基于信赖域子问题最优曲线的微分方程模型,在Hessian矩阵正定及步长固定的前提下,采用求解微分方程的Admas4隐式公式构造了一条折线,称Admas4隐式折线,用其代替最优曲线,提出求解子问题的新算法—Admas4隐式算法。数值结果表明Admas4隐式算法比R-K4算法效果好。     

共轭梯度法在弹塑性模型数值实现中的应用

基于Jacobian矩阵的奇异和不收敛特性,分析了弹塑性本构模型的组成和算法。将牛顿?最近点投影法（Newton?CPPM）隐式算法中高度非线性方程组的求解问题转化为求最小值问题,通过采用共轭梯度法求解该最小值来实现对传统隐式算法的改进。最后,以考虑软土结构性的Saniclay模型为例,在单元体分析计算的基础上,考虑不同的应变路径和初始应力状态,对传统隐式算法和改进隐式算法在计算收敛性、计算精度和计算效率方面进行对比,并通过工程算例检验传统隐式算法和改进隐式算法之间的差异。结果表明：相较于传统隐式算法,改进隐式算法能够有效提高计算效率和收敛性。     

柔性多体系统动力学典型数值积分方法的比较研究

为合理选用积分方法,对柔性多体系统动力学中8种典型的数值积分方法的性能进行了比较研究。以中心刚体-柔性悬臂梁系统为研究对象,运用第二类拉格朗日方程建立系统高次耦合动力学模型。采用8种典型的数值积分方法对方程进行求解,比较了计算效率、数值精度等。结果表明:显式方法较隐式方法更依赖于时间步长的选取;在同等时间步长下,隐式方法的计算效率低于显式方法,隐式方法可以通过放大时间步长提高计算效率;自启动自动变步长且自动变阶的吉尔(Gear)法计算效率高且其更合适于计算广义质量阵为常元素阵的动力学方程;希尔伯特-修斯-泰勒(HHT)法、广义-α法可以通过放大时间步长提高计算效率,但计算精度降低。     

壳弹塑性问题的返回映射算法

本文基于返回映射算法的基本思想进行壳的弹塑性分析。为节省存储和提高计算效率,采用广义 Von.Mises 屈服条件,并对弯矩屈服极限用一指数曲线模拟,利用 DKT 板元和一种带有角点转角自由度的相容二次平面元来组成一种理想的平壳元。壳的弹塑性计算结果证明了壳的返回映射算法具有很高的精度和计算效率,且能节省大量的计算机存储,在大的加载步长下,结果仍非常精确。该壳元的材料模型为理想塑性。     

极坐标系下等离子体模拟的粒子推进算法

提出了一种在极坐标系下快速推进带电粒子的等离子体粒子模拟算法,该算法在每个时间步长内对带电粒子位置附近的区域采用局部直角坐标系近似,并通过坐标变换,得到粒子运动方程求解的显式格式,从而避免了极坐标系下隐式格式直接迭代求解所带来的容许误差,并提高了计算效率.数值实验表明:显式粒子推进算法的计算速度比容许误差取10-3时的隐式算法提高了约1倍.该算法可用于轴向均匀等离子体器件和高功率微波器件的2 5维粒子模拟.     

两阶段混合粒子滤波的目标跟踪

基于粒子滤波的目标跟踪,跟踪的成功率和精度与目标运动速度和算法的粒子数密切相关.较大的粒子数能够跟踪速度更快的目标,同时提高跟踪的精度,但会降低算法的实时性.为了解决这个问题,提出一种两阶段混合粒子滤波算法,在第一阶段中,利用少量粒子基于距离角度模型对目标的位置进行粗略估计.在第二阶段中,利用均值偏移算法对目标位置进行精确估计,同时利用粒子滤波对均值偏移的窗口进行自适应调整.实验表明,提出的两阶段混合粒子滤波算法,不仅能够实时地跟踪尺寸变化的目标,而且能够跟踪运动速度快的目标.     

改进的LMS算法及其在雷达干扰对消系统中的应用

为提高雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力，对雷达干扰对消系统及其自适应滤波算法进行了分析,给出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用类Sigmoid函数去调节步长,减少了运算量,并在类Sigmoid函数中利用误差信号的自相关值调整步长,从而解决了算法较快的收敛速度与较小的稳态误差之间的矛盾,并且降低了算法对输入噪声的敏感性。将该算法应用到自适应干扰对消系统中进行了计算机仿真验证,计算机仿真结果与理论分析一致,表明了该算法具有一定的可行性和优越性。     

基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析

针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.     

基于变步长随机行走算法的IC电源网络动态分析

针对传统随机行走算法加速策略在处理大规模电源网络时存在局限性的问题, 提出一种基于变步长的随机行走加速算法. 首先, 基于不同节点数目和阈值大小的实验对比, 分析传统随机行走加速算法和变步长随机行走加速算法的时间效率, 并证明变步长随机行走加速算法使电源网络分析效率得到极大提高. 其次, 证明随机行走算法具有空间局部性特征, 能进一步使运行空间得到释放. 通过对不同规模电源网络进行实验验证表明, 该方法能使算法运行空间得到优化.     

发散步长准则下的增量聚合梯度算法

针对目标函数是若干光滑函数之和的优化问题,提出采用发散步长准则的增量聚合梯度算法。与增量梯度算法一样,增量聚合梯度算法的每次迭代也只需要计算其中一个函数的梯度。目前关于增量聚合梯度算法的研究主要是采用常值步长的增量聚合梯度算法,这一算法要求目标函数二阶连续可微且强凸,且常值步长的选取依赖最优点的二阶导数;而发散步长准则不依赖目标函数。在目标函数的梯度有界且李普希兹连续假设条件下,证明了采用发散步长的增量聚合梯度算法的收敛性;最后,通过数值例子验证了算法的收敛性,并与采用相同步长准则的增量梯度算法进行比较;数值结果表明对于某些优化问题,增量聚合梯度算法比采用相同步长的增量梯度算法更有效。     

基于Abaqus软件的砂土弹塑性本构实现及验证

基于能量型砂土的软硬化弹塑性本构模型,结合Abaqus软件提供的用户材料子程序umat接口,提出了调整步长及限制屈服面滑移的向前欧拉显式积分算法,并将其嵌入到Abaqus软件中,实现了本构模型的程序化.数值模拟结果与室内试验结果的比较表明,提出的模型可以较好地模拟砂土加载过程中的应力-应变关系,从而也验证了算法程序的有效性.     

基于反双曲正切函数的变步长LMS算法

针对定步长的LMS算法无法同时满足低稳态误差和快收敛速度这个需求,本文提出了一种基于反双曲正切函数的变步长LMS算法. 该算法基于反双曲正切函数构建步长与误差信号之间的非线性函数关系式,以此来替代LMS算法中的定步长,实现了对步长因子的动态调整. 文中详细讨论了新的变步长函数中参数α,β和γ对于算法性能的影响,并和其他几种较新的变步长算法进行了性能比较. 仿真结果表明,所提算法很好地兼顾了收敛速度、稳态误差和跟踪性能,在系统辨识、正弦信号去噪和自适应线性预测方面表现出了优异的性能.      

基于ARM的机器人走迷宫控制系统与算法设计

针对智能机器人所走迷宫的尺寸与迷宫格的多少,通过ARM控制机器人步进电机的步进角度及转动状态结合红外传感器的检测信号,通过智能算法的设计改变传统的搜索过程使搜索整个迷宫变为搜索到终点即停止搜索,以最大程度的减少搜索时间,降低搜索过程中的错误.并且改变以往的转弯方式使在原地转变为行进中转弯,这种转弯方式可以减少行进时所用时间,试验结果表明,此智能算法设计不仅可以完成传统算法设计所能实现的功能,而且可以大大减少搜索时间.     

基于变步长最小均方误差自适应滤波器的变压器机器鱼避障时延仿真

为了解决变压器机器鱼避障过程中时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于变步长LMS（最小均方误差）自适应滤波器的时延估计方法。不同于传统的互相关时延估计算法,变步长LMS自适应滤波器算法不需要信号和噪声的统计先验知识,具有更好的适用性。算法根据最小均方误差准则和最速下降法对滤波器的输出和权系数向量进行自适应调节,迭代过程中采用变步长代替传统的固定步长提高了收敛速度,然后对权系数向量进行Sinc函数插值获得时延估计结果。仿真分析了不同信噪比条件的时延估计性能,并且与传统互相关算法进行了比较,结果表明所提算法相对于传统互相关算法具有更好的抗噪性和更明显的时延估计峰值。     

一种改进的变步长前后向追踪重建算法

压缩感知中前后向追踪（forward-backward pursuit,FBP）算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法（variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP）.该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明：VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下, VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确.