基于空间相关函数的二维紊流场数值生成法

大气紊流是复杂的扰动形式,影响飞行品质、飞行安全。对于复杂的飞行任务,有必要生成二维紊流场模型,从而更准确地反映扰动情况。传统方法是以时间频谱为基础,利用谱分解定理得到所需的成形滤波器结构,进而生成紊流递归模型。这种方法需要经过对模型进行简化,以便利用谱分解定理,使仿真模型的统计特性受到影响;另外,从理论上讲,传统方法只能生成一维大气紊流递归模型。本文直接从空间相关函数入手,提出建立离散自递归模型的新方法,给出了二维紊流场的递归模型     

卷帘行存储下的一种并行Cholesky分解及其在PAR95上的实现

Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解在科学与工程计算中占有重要的地位,串行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解已有成熟的方法,但并行的 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解方法要充分考虑机器体系的结构,在拥有共享内存的 Ｍ Ｉ Ｍ Ｄ 型多处理机、 Ｓ Ｉ Ｍ Ｄ 型向量机系统上前人已有较好的工作,本文给出适用于 Ｍ Ｐ Ｐ 大规模并行计算机的卷帘行存储行格式的并行 Ｃｈｏｌｅｓｋｙ 分解算法,该算法使用了优先计算优先发送的策略,减少了结点机之间相互等待的时间,建立了结点机之间用于通讯的通讯数组,避免了使用撒播这一通讯模式,减少了通讯时间,通过在 Ｐ Ａ Ｒ９５ 上的数值试验表明,随着问题规模的扩大,并行效率越来越高,并且该法容易推广到多行卷帘存储的形式。     

求解广义特征值反问题的数值方法

讨论一类广义特征值反问题的数值解法,这类问题包括加法、乘法和经典特征值反问题作为其特殊情况。基于行列式和最小奇异值的计算,文中给出了求解这类问题的两个二次收敛的数值方法,描述了在出现重特征值的情况下如何改进其中的一个方法以保持二次收敛性,并且给出了两个数值例子以解释收敛性结果     

基于LMI的飞行控制系统H_2/H_∞状态反馈综合

针对同时存在模型参数变化和外界干扰这两种不确定性的飞机对象 ,本文采用基于LMI的H2 /H∞ 状态反馈综合方法进行控制器设计。仿真结果表明 ,闭环系统不仅对模型参数的变化具有鲁棒稳定性 ,而且对外界干扰具有很强的抑制能力 ,系统的动态性能得到了很大的改善     

多外力柔性微动机构输出位移求解方法

对于单个外力作用下的微动机构,柔度描述了外力与其输出位移之间的关系,是影响微动机构动态性能和精度的重要性能指标。对于多个外力作用下的情况,与之相对应的是微动机构输出位移与其多外力间的关系式。为求解该关系式,采用了柔度矩阵和刚体运动规律相结合的方法。首先,对整体进行单元划分,并求解结构中各柔性单元的端点位移与端点力之间的关系式;然后,根据各单元间的结构关系求解各不同单元端点力或端点位移间的叠加和协调关系式;最后,综合所有求得的关系式整理出输出位移与外力之间的关系式。运用该方法求解了一种微动夹持器的工作端位移,并与有限元分析软件的计算结果进行了对比。研究结果表明:该方法具有普遍适用性以及可靠的精度,能够用于一般微动机构的性能分析与优化。应用MATLAB软件对求得的关系式进行分析,获得了结构参数优化所需的理论依据。      

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

第二类对称三对角矩阵逆特征值问题及其应用

本文研究如下问题: 问题Ⅰ 给定n×2实矩阵X和实对角矩阵A=diag(λ_1,λ_2),求第二类n×n实对称三对角矩阵T使得TX=XA。 问题Ⅱ 给定第二类n×n实对称三对角矩阵(?),求第二类对称三对角矩阵(?)使得,其中S_T是问题Ⅰ的解集合。 本文给出了问题Ⅱ有解的充分必要条件,研究了问题Ⅱ解的存在性和唯一性,给出了问题Ⅰ和问题Ⅱ解的表达式,描述了求解问题Ⅰ和问题Ⅱ的数值方法,讨论了数值方法的应用,并给出了一些数值例子。     

GBM-04模型在法国S2风洞的试验

本文描述了 GBM-04模型在法国 S2风洞的实验情况,对 GBM-04模型在FL-24和 S2两风洞的结果进行了初步的比较。本文还介绍了 S2风洞数据的精度及为了提高数据精度所采取的值得借鉴的措施。     

Lyapunov矩阵方程的一种数值解法及部分并行处理

本文设计了求解Lyapunov矩阵方程的一种新方法。所考虑的矩阵方程是 AX—XB=C(1)其中A,B,C分别是m×m,n×n和m×n的已知矩阵。 该方法首先是将系数矩阵A,B初等相似约化为三对角矩阵,即存在可逆矩阵U,V,使U~(-1)AU=A,V~(-1)BV=B,其中A,B为三对角矩阵。然后设计了矩阵方程AY—YB=C的公式解法,分三步: 1)求f(λ)=det(λI—A)的λ各次幂的系数a_0,…,a_m; 2)计算sum from i=1 to m (A_(m-i)-CB~(m-i)),f(B); 3)求解Y。解方程AY—YB=C的方法称为THR算法。 最后经逆变换获得原矩阵方程(1)的解X。 求解矩阵方程(1)的方法称为R—THR算法。该方法的计算量约为m~3+4/3n~3+7m~2n+5nm~2+m~2。 本文给出了R—THR的串行计算的数值例子,并给出了THR算法的并行计算格式。最后通过几种数值方法的比较,表明该方法是可行的,也是有效的。     

齿轮范成的计算机仿真

本文根据D-H矩阵理论建立了齿轮范成仿真的数学模型,运用象素存贮法及压缩存贮技术,解决了仿真过程中至关重要的快速性和连续性问题,实现了齿轮范成过程的动态仿真。