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181.
182.
为了获得既能识别流动方向,又只用到最邻近的点的格式,推导了新的抛物线插值格式,并给出了两个算例来测试新格式在非正交网格上的性能。相比于中心格式(CDS),新的抛物线插值格式精度略高,收敛速度更快,且不易产生振荡。 相似文献
183.
随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。 相似文献
184.
为将网格新安江(Grid-XAJ)模型更好地应用于受水库泄水影响地区的洪水模拟及预报,以横排头流域为研究区域,基于水库真实地理位置,利用分段马斯京根(MK)法、逐网格MK法、逐网格Muskingum-Cunge-Todini(MCT)法对比分析水库泄水对模型汇流计算的影响。结果表明:3种方法对洪峰的模拟情况均较好,率定期与验证期全部洪水的平均合格率均为100%;逐网格MK法与分段MK法全部洪水的平均径流深合格率均为76.9%,小于逐网格MCT法(84.6%);与分段MK法相比,逐网格MCT法与逐网格MK法可以反映上游水库泄水对汇流过程中流量在流域中时空分布的影响;逐网格MCT法在逐网格MK法的基础上进一步考虑了下垫面河道的真实情况;总体而言,逐网格MCT法对于受水库泄水影响流域的洪水预报具有较强的适应性和可靠性。 相似文献
185.
网格编程支持系统的适用性问题 总被引:1,自引:0,他引:1
从分析网格编程支持系统Legion、Globus和NetSolve的体系结构出发,提出它们在开发网格应用程序中所面临的网格编程问题,并分别指出它们各自的应用领域及适用特点. 相似文献
186.
蔡新 《集美大学学报(自然科学版)》2006,11(2):136-141
讨论双大Reynolds数问题,首先将解析解分解为光滑部分和奇性部分,对这两部分都做了上界估计;然后将解析解进行2阶渐近展开;最后提出混合算法.混合算法的主要思想是引入过渡点将区域分为粗网格区域和细网格区域,在这些网格区域采用等步长.在细网格区域采用有限元法,在粗网格区域采用迎风差分格式.混合算法结合了渐近解、数值解和BVT法的优势,是一个实用、有效的算法。 相似文献
187.
数据网格中基于效益函数的副本管理策略 总被引:1,自引:0,他引:1
通过分析数据网格中几种经典的副本管理策略的特点,针对网格这样一个协作计算的环境,提出了基于效益函数的副本管理策略,构建具有协作涵义的效益函数作为网格节点替换本地数据副本的依据.在网格模拟器OptorSim上进行的模拟实验结果表明:提出的基于效益函数的策略相比于基于经济模型的副本管理策略,在降低网络的利用率、减少带宽和存储资源消耗的同时缩短了系统的响应时间,达到了提高系统性能的目的.论证了该策略对于副本的管理是行之有效的. 相似文献
188.
为提高功能梯度材料(FGMs)热弹性分析的准确性,本文发展了一种二维高阶格点型有限体积法(CV-FVM)。该方法采用八节点四边形单元(Q8)和六节点三角形单元(T6)离散控制方程,并利用交错网格技术,将材料属性定义于单元中心,将待求解的未知变量定义于单元节点。应用该方法求解FGMs的热传导、应力和热应力问题,结果与文献中的解析值吻合良好,验证了其正确性。在计算存在大温度梯度的FGMs热传导问题时,高阶CV-FVM能够有效避免数值振荡;在进行复杂FGMs热弹性分析时,高阶CV-FVM能够有效避免数值不连续问题;同时,在相同的网格数下,采用Q8单元的高阶CV-FVM比低阶CV-FVM和采用T6单元的高阶CV-FVM计算精度要高。 相似文献
189.
未来计算性能的提升依赖的是更高的并发度,而不再是更快的时钟频率,这将致使传统的时间步进算法成为数值模拟非定常问题的一个瓶颈.该文实验性地探究求解二维非定常4-Laplacian问题的具有高并发度的并行解法器,其中全离散格式为向后Euler格式和双线性矩形元,时间并行策略为通信器和进程分组下基于完全近似格式的多重网格规约时间算法.数值对比实验表明:基于F-FCF松弛、细/粗时间网格层的粗化因子为16/4的MGRIT算法具有更高的并发度,相对文献[Falgout,et al.SIAM J Sci Comput,2017,39:S298-S322]中的最优MGRIT解法器,它可提速2.4倍. 相似文献
190.
本文提出了一种改进的XGBoost股票预测模型GC-XGBoost,并将该模型运用到股票市场进行股票价格短期预测.实验结果表明GC-XGBoost模型在MSE,MAE,R2三个评价指标上优于没有进行参数优化的XGBoost模型,说明GC-XGBoost模型比XGBoost模型提高了预测能力. 相似文献