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紧致格式数值模拟超音速粘性绕流问题 总被引:1,自引:0,他引:1
通过数值求解可压Navier-Stokes方程的方法计算了球锥粘性绕流问题。方程中粘性项按通常办法逼近,为改善收敛速度利用了文[1,2]中之算子附加修正方法。方程中之流向导数利用了四阶精度的紧致差分。这是由于该方向上流动参量光滑和边界条件易于处理的缘故。在法向方向上利用了中心差分。对差分方程之隐式部分利用了近似因式分解法。由于选用了文[3]中之特殊Jacobiall系数矩阵分裂法而使计算工作量大为减少。用这种方法计算了超音速粘性绕流问题。计算结果与实验结果相符很好。 相似文献
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陈侠 《沈阳航空工业学院学报》2005,22(1):81-82
针对拓扑中正则分离性和正规分离性问题,给出了几个一般性结论。首先给出了文[1]一些常见集族的某些共同性质,然后,统一处理和改进了T-分离性、S-分离性的、T^*-分离性的一些结果。最后,在文[1]基础上,进一步统一和改进了各种正则和正规空间关于拓扑性质、可积性等方面的一些结果,并给出了几个一般性定理。 相似文献
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关于整系数不可约多项式 总被引:2,自引:0,他引:2
陈侠 《沈阳航空工业学院学报》2004,21(1):77-78
在文[1]中,作者推广了著名的Eisenstein的判别法,给出了在有理数上判断整系数不可约多项式的两个定理,并且形式比较简单,应用也比较方便。本文把文[1]中的定理作了进一步的推广,推广到更为一般的形式,相应也给出了几个判断整系数不可约多项式的定理,而形式与文[1]中的形式同样简单,比文[1]中给出的定理更具有一般性。 相似文献
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文[1]和[2]针对具有小参数的非线性常微分方程组给出了一种非正则形式的变换方法,将仅适用于正则共轭变量的正则变换方法推广到一般变量情况,从而使变换方法的应用更加广泛。对于求人造地球卫星轨道的摄动解而言,它完全可以取代平均根数法;本文针对地球引力场位函数展开式的主要带谐项(J_2,J_3,J_4)的特点,采用变换的隐形式,给出相应的卫星轨道摄动的二阶解,完全克服了平均根数法和正则变换方法(von Zeipel变换和Lie变换)在积分上所遇到的几个困难。 相似文献
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高阶精度线性耗散紧致格式的渐近稳定性 总被引:2,自引:0,他引:2
文献〔2〕提出的高阶精度线性耗散紧致格式,(DCS)能较好地抑制高波数振荡。本文进一步研究表明:内点耗散参数α能够控制耗散紧致格式DCS3和DCS5的渐近稳定性,边界格式参数α1和α对以上格式的渐近稳定性的影响是次要的,并给出了 些参数的取值范围。通过平面可压缩Couette流的稳定性数值模拟表明,当格式DCS5满足渐近稳定性要求且具有耗散时,计算结果与线性稳定性分析的结果十分吻合,否则,会出现较 相似文献
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用于气动声学计算的非均匀网格紧致差分格式 总被引:1,自引:1,他引:0
为克服传统紧致差分格式在数值求解非均匀网格问题时产生的寄生波,构造了一种新的高精度紧致差分格式.通过泰勒展开分析方法,详细给出了格式系数的通用形式;利用傅里叶分析方法,分析了数值耗散、色散误差.以3对角6阶精度紧致差分格式求解均匀扰动网格问题为例,计算表明:色散值和耗散值随扰动因子的增加而更加趋近于精确值;当扰动因子大于0.213时,格式不稳定,当扰动因子小于等于0.213时,格式渐近稳定;对一维对流波和二维波传播的模拟计算所得数值解与精确解吻合,体现了该格式在求解非均匀网格问题时的优越性. 相似文献
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历史上为使初始条件为驻值条件的哈氏型原理曾在文献[1~2]中研究过。但文献[1]中仍要求末时刻位移变分为零;而文献[2]中的形式实为虚功原理。对于线性情形,文献[3]中给出了包括初始条件为驻值条件的哈氏型原理。本文给出非线性情形的结果,并推广其可用于终值问题。 相似文献
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本文是对文献[1]的补充。文献[1]中给出的公式,仅适用于t_p≤t_(max)情况。对于t_p>t(max),需另行推导计算公式。本文在文献[1]的假设及公式基础上,导出了适用于t_p>t_(max)的公式,并对其应用及有关问题进行了讨论。最后给出了算例结果。 相似文献
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在文献[1]的基础上,给出了一个新的DFP信赖域算法,此算法具有较好的性质,并给出了该算法的全局收敛性以及二次收敛速度. 相似文献
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在早期的模态综合法中,引起计算误差的主要原因是由于截去了高阶模态。文献[1~4]从不同角度揭示,剩余柔度模态和附着模态可以有效地补偿这种截断误差。在此基础上,已派生出两类新的自由界面模态综合法。第一类方法的特点是将子结构位移用自由界面模态与剩余柔度模态来表示,第二类方法的特点是用自由界面模态与附着模态来表示子结构位移。本文将指出,这两类方法是等价的。其等价性表现在剩余柔度模态与附着模态可以相互替换而不影响模态综合的最终结果。本文将以文献[4]提出的方法为例来证明该等价性,并在文末给出一个数值算例。 相似文献
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一种改进的SVM算法 总被引:5,自引:0,他引:5
当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的麻烦。文献[4]提出了一种针对大规模样本集的学习策略,该方法虽大幅降低了学习的代价,但存在着一个致命的弱点:如果初始样本集选择不当,SVM的分类精度将得不到保障。基于此,本文引入了“最远邻”,对文献[4]中算法进行了改进。实验表明,采用这种改进的算法不仅保留了文献[4]方法的优点,而且这样获得的分类器的分类精度完全可以与直接通过大规模样本集训练得到的分类器的分类精度相媲美,甚至更优。 相似文献