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微观尺度上的结构和电接触特性对于宏观尺度上的电磁特性具有重要的影响.针对多尺度结构的非线性无源互调(PIM)无法用频域方法直接计算的问题,提出了基于Floquet理论的全波方法,对具有周期性微观结构的多尺度电大尺寸问题进行计算,从而准确地计算其电特性.此外,将产生非线性的金属结的等效电路模型引入到全波分析方法中,通过全波方法与等效电路方法相结合的方式来分析多尺度结构的无源互调问题.数值计算结果表明该方法可以有效地评估微观结构对于宏观结构电性能的影响,并解决了时域方法求解电大尺寸微波部件产生的计算累积误差较大这一难题. 相似文献
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基于MLFMA的飞行器锯齿边板散射特性分析 总被引:8,自引:0,他引:8
为精确求解散射问题,采用混合场积分方程、多层快速多极子算法(MLFMA, Multilevel Fast Multipole Algorithm)和共轭梯度算法的迭代技术,并改进了多极子模式数.金属球双站雷达散射截面(RCS,Radar Cross Section)的算例表明,该方法在保证精度的前提下,降低了内存和计算时间;分析了锯齿边板的电磁散射特性,总结了锯齿边板相对于直边板在不同角域内的RCS减缩特性以及RCS减缩与入射频率变化之间的关系:随着入射频率的增高,RCS减缩效果迅速提高,且垂直极化减缩效果较水平极化减缩效果好.该结论可以用来提高飞行器的隐身性能. 相似文献
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鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。 相似文献
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随着图形处理器(GPU)的快速发展,基于计算设备统一构架(CUDA)可以方便地将并行计算技术应用于超声声场数值仿真计算,极大地提升计算效率。阐述了弹性动力学有限积分算法(EFIT)的原理,在采用CPU实现带吸收边界的钢材料二维点源激励声场仿真的基础上,基于GPU实现了仿真模型的并行计算,介绍了GPU程序的设计流程和参数优化方法,包括纹理内存使用、吸收边界优化和数据传输优化。对比了相同条件下CPU和GPU仿真计算的耗时和平均计算效率,定量分析了GPU对于EFIT模型效率的提升。比对结果表明,EFIT具有良好的并行计算条件,采用并行计算方法能够有效提升模型计算速度,对于复杂声场仿真应用具有广阔的应用前景。 相似文献
基于改进高斯法(IGM)和遗传算法(GA)的混合优化算法,为解决空间拦截轨道燃料消耗和转移时间的综合最优问题,提出一种空间拦截轨道设计方法.首先,引入牛顿-拉夫逊迭代法对原始高斯法进行改进,解决原始高斯法在解算空间拦截轨道时收敛速度慢、转移角范围小等问题;接着,给出并证明改进高斯法迭代方程有唯一解的充分必要条件.当给定初始轨道参数时,用此条件判断可否用椭圆轨道进行转移;然后给出转移时间,最大脉冲速度等约束条件,对编码方式进行改进,给出混合优化算法的计算步骤;最后以空间拦截轨道优化问题为例,进行仿真分析.仿真结果表明,与传统优化算法相比,混合优化算法收敛的遗传代数少,耗时短,能够较好地运用于空间拦截轨道的设计. 相似文献
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为解决低空无人机冲突解脱过程中个体支付成本不公平问题,提出了基于合作博弈“核仁解”概念的多机冲突解脱算法。针对低空多机冲突场景的特点,基于“核仁解”概念,建立无人机冲突解脱支付矩阵。结合人工势场法与蚁群算法的优点,提出基于人工势场法-蚁群算法(APF-ACO)的冲突解脱混合求解策略。仿真结果表明:综合计算时间、可行性与系统效率3个评价指标,APF-ACO混合求解策略效能最优;基于合作博弈“核仁解”的求解策略在一定程度上可提升个体公平性;同时能够在牺牲少量整体利益的前提下,拥有优先级无人机的快速规划达到目标。 相似文献
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气动力计算的积分技术讨论 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了"尾迹面积分法"的气动力计算方法及其改进技术.基于欧拉方程求解流场,通过对飞行器以外的一个控制体采用动量定理而得,是传统远场积分法的改进.在飞行器所在流场的下游一垂直于来流速度的截面上进行积分计算,得到升力、诱导阻力、激波阻力和总阻力.这种方法的优点是有利于外形复杂物体的气动力积分计算,并可将总阻力按产生的物理机理进行分解,以使设计师对飞行器的气动特点有更为明确的了解.详细讨论了影响这种方法计算精度和效率的多种因素及解决途径.各种数值模拟结果证明了该方法和改进技术的正确性和实用性. 相似文献
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矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散. 相似文献