求解大型对称特征值问题的迭代Chebyshev-Lanczos方法

本文研究计算大型对称矩阵极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的问题,讨论了Chebyshev迭代法对Lanczos方法的应用,提出了Chebyshev-Lanczos方法。计算实践表明迭代Chebyshev-Lanczos方法比迭代Lanczos方法优越。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

关于Davidson—Lanczos方法的收敛率

本文对文[1]提出的求解大型对称矩阵A的极端(几个最大或最小)特征值及相应特征向量的Davidson—Lanczos方法,用Rayleigh—Ritz逼近理论,研究了该方法的收敛率。证明了由该方法产生的规范正交向量{v_i}_i~m=1是Krylov子空间K_m≡Span(v_1,Av_1,…,A~(m-1)v_1)的一组基。设A的k个最大特征值为又,λ_1>λ_2>…>λ_k,相应的近似特征值为λ_i~(m)(i=1,…,k),得到 这里γ_i(γ_i>1),W_i和W_i~(m)是常数。     

基于层次分析法的飞行模拟训练评价体系设计

为科学完善地描述飞行模拟训练中的应急处置程序,提升飞行员专业驾驶技术水平,本文提出飞行模拟训练评价体系,并通过层次分析法构造3阶判断矩阵,检测矩阵一致性指标为0.037,具有可接受性;并采用关联度进行数据分析量化计算,为飞行训练考核标准奠定理论基础。     

判断矩阵的最少元素构造法

在层次分析法中构造判断矩阵并使判断矩阵具有一致性是非常关键的。为减少正互反矩阵两两比较的复杂性,降低计算难度,从判断矩阵的构造入手,首先确定相对独立的主对角线上(下)侧元素,而非独立元素就按照一致性原理计算。利用最少的元素构造判断矩阵,使构造矩阵过程简洁,效率提高,满足一致性的要求。     

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于模糊综合评价模型的航班延误评价探究

<正>CCA本文通过南京地区机场和航空公司专业人员的相关调查分析统计,将航班延误的主要诱因和各诱因的影响强度进行研究,结合专家意见,采用模糊数学方法确定各级指标,从自然资源、环境限制、人的因素、设施设备、管理及信息等5个方面建立起航班延误评价指标体系和模糊综合评价模型。研究结果表明,南京地区的航班延误情况得分是68.33分(满分100),还需要采取相应措施来提高航班的准点率。     

DES与DDES在湍流分离中的原理与性能研究

随着工程上流动结构的日益复杂，兼具雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方法高效率与大涡模拟（LES）高精度的分离涡模拟（DES）类混合方法成为现阶段工程中最有效的湍流模拟方法之一。围绕DES类混合方法中的DES与延迟分离涡模拟（DDES）方法开展工作，分析二者开关函数构造上的不同，研究延迟因子作用机理，并考察DES与DDES方法的求解能力。研究表明：DES与DDES方法在模拟表现上存在一定差异，DDES方法通过引入延迟因子，保护RANS求解区域，改善模化应力不足，降低了DDES方法对交界面系数CDES敏感程度；DDES方法在计算过程中容易出现过度保护，导致求解瞬时涡结构能力不如DES方法，分析与延迟因子引入比重及开关函数构造形式有关。     

改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题

在飞机装配中,要求调姿基准点距离误差和最小以及各点距离误差满足容差条件。以往的飞机位姿评估算法注重距离误差和最小,可能出现调姿基准点的距离误差不满足容差约束的情况。为了求解在满足容差约束条件下的距离误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强约束条件,可以通过迭代方式进一步减小飞机调姿基准点最大距离误差。仿真算例和蒙特卡洛分析证明,求解约束优化的粒子群算法和改进的粒子群算法在求解飞机位姿评估问题时,求解得到的调姿测量点最大误差小于奇异值分解法。