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许多非定常无粘流体力学问题的数值模拟都需要利用Euler方程组来进行计算,而由于在隐格式下,所选取的时间步长可以比在显格式下时大得多,所以隐格式越来越受到重视,其中隐式LU分解是最常用的方法之一。对三维Euler方程组,采用隐式LU分解进行计算时,网格点所在的各个对角阵面之间存在数据依赖关系,本文分析了采用区域分解且边界上用显格式代替隐格式进行计算的高效性,在长方体建筑物内的爆炸模拟表明,在有112个CPU的某MPP巨型机上,并行计算效率超过60%。本文还分析了计算结果与串行计算时的差异,以及利用区域重叠减小这种差异的方法,同时考虑了对处理器进行合理的逻辑组织,将计算网格映射到处理器网格,以最大限度减少通信开销的方法。文中最后以一个爆炸毁伤的例子实际说明了所述方法的可行性与高效性。 相似文献
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在无人机(UAV)自主作战与智能决策的过程中,无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节,而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势,采用的欧式距离等方法对数据敏感,不符合作战态势特性,且处理效率低下,针对该问题,提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据;然后,使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性;最后,对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类,得到若干聚类中心构成集合,利用最优子模式分配距离度量集合间的距离,提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验,表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度,度量效果好,分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%,且方法简便,具有一定的实用价值。 相似文献
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针对运载火箭的时变结构模态参数辨识问题进行研究,基于时变自回归滑动平均(TARMA)模型,提出一种时变结构模态参数辨识的确定性演化方法。该方法利用小波基函数的良好局部函数拟合能力,将墨西哥帽小波函数作为TARMA模型时变系数的空间基底,构建了基于小波函数的泛函序列时变自回归滑动平均(FS-TARMA)模型,并发展了两步最小二乘估计方法,实现了时变系数的解耦估计。通过有限单元法,建立了阿里安V号芯级运载火箭时变有限元模型,对所提辨识方法进行了验证,结果表明:墨西哥帽小波基FS-TARMA方法能够有效地辨识系统的时变模态参数;与传统傅里叶基FS-TARMA方法相比,具有更好的辨识精度,并且能够准确地反映出模态局部细节特征。 相似文献
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电磁式跟踪器可以测量物体的位置和姿态,但其测量精度也容易受金属环境干扰。本文根据电磁跟踪器的工作原理,给出了电磁式跟踪器姿态校正的模型,讨论了两种不同的姿态校正实现方法:插值法和拟合法,比较了两种方法的优缺点。最后,对某一金属环境进行了畸变姿态校正的试验,给出了3个不同的姿态实际值和在此金属环境下的畸变和校正结果。试验结果表明本文提出的姿态校正算法能很好地补偿金属环境引起的电磁式跟踪器姿态的畸变。 相似文献
126.
由于景象匹配中基准图与实时图的差异,景象的预处理被证明是提高匹配概率的重要途径。在小波算法的基础上,提出了一种与小波预处理算法等价的预处理卷积核。这一卷积核保留了小波预处理算法在匹配概率和匹配精度方面的优点,同时降低了运算的时间复杂度。卷积核对每个像元的操作只需要完成4次加法运算,无需浮点数和乘法运算,便于DSP和FPGA的实现。 相似文献
127.
小波变换在检测继电器内小颗粒中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文叙述了小波变换的原理、性质及算法,介绍了小波变换模的极大值与信号突变之间的关系。最后,沿模极值链成功地把继电器内小颗粒被激振后的瞬时冲击响应信号从背景噪声中提取出来。并作了实验统计来证明其可行性。这对继电器内小颗粒检测系统实现智能化、自动化很有意义。 相似文献
128.
129.
利用小波分析识别空间目标的轨道机动 总被引:6,自引:0,他引:6
空间目标的轨道机动是与机械能的变化联系在一起的。机械能无法直接测量,只能通过空间目标的位置与速度计算。通过地面雷达可以得到空间目标的测距与测角信息,可以将其转为位置信息。空间目标的速度也不易直接测量,需要根据位置信息,通过微分平滑处理获得。由于测量噪声的影响,机动引起的机械能的变化淹没在噪声中,不容易识别。小波分析可以在一定程度上将淹没在噪声中的机械能变化揭示出来,提高轨道机动的识别能力。利用二进小波在不同尺度下分析机械能随时间的变化,尺度由小至大时真实信号含量增加,噪声含量受到抑制。观察小波系数曲线随小波分析尺度的变化趋势就可以快速判定是否存在轨道机动。仿真结果验证了识别方法的可行性。 相似文献
130.
研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提。文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别。与小波分解后直接提取特征量的识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率。 相似文献