并行计算中一种非结构网格分割方法

将递归谱对剖分方法应用于流体力学并行计算中的非结构网格分割,以解决负载平衡和最小切割问题。为使用这种方法,计算了网格伴随图的离散Laplacian矩阵的第二特征矢,然后从该特征矢的分量引入网格的对剖分。特征矢计算中应用了Rayleigh商迭代,并进行了一些修正以使收敛强烈地偏向于第二特征矢及考虑逆迭代步中线性方程组的迭代求解。最后,通过非结构自适应网格上Euler方程分区计算的数值结果验证了所发展的网格分割方法。     

高速发动机油膜惯性对活塞裙润滑影响

利用一种新的迭代算法 ,分析了高速发动机油膜惯性对活塞裙润滑特性的影响 .该迭代方法是利用有限元法和差分法交替求解Navier Stocks方程和雷诺方程 ,据此导出了适用于高速发动机活塞裙的润滑计算的混和润滑雷诺模型 .新的模型借助惯性系数 ,引入了油膜惯性项 ;同时给出求解含有油膜惯性项的迭代步骤和有限元表达式。计算结果表明 :随着惯性系数和活塞裙的长径比的不同 ,油膜惯性会对油膜的摩擦力、压力和承载力产生不同的影响 ,这种影响对承载力尤为明显 .该润滑模型也可用于中、低速发动机的活塞裙润滑计算以及不计入惯性项 (惯性系数置为零 )的某些润滑问题求解 .     

防空导弹尾追拦截目标的遭遇点预测方法

为充分发挥导弹武器系统的全向拦截能力,防空导弹需要面对拦截发射时即处于尾追逃逸态势目标的问题。结合防空导弹任务特点,设计了一种兼顾迎击、尾追拦截态势的遭遇点预测方法。根据导弹与目标在发弹时刻和拦截过程中的相对运动关系,建立常规迎击态势下的遭遇点预测模型。针对尾追拦截的特殊情况,分析预测模型对弹目相对运动关系描述的适用性,并进一步研究目标初始参数对预测模型收敛性的影响。在此基础上优化运动几何关系描述模型,结合收敛条件设计迭代算法,形成尾追拦截态势下遭遇点的预测方法。该方法修正了目标穿越发射点上空引起的模型适用性问题。仿真结果表明:迭代算法对迎击、尾追目标态势均快速收敛,预测精度满足工程应用要求,为导弹全向拦截时的遭遇点预测提供了有效的解决途径。     

解线性方程组的广义共轭梯度法的一种推广

解线性方程的广义共轭梯度法可以看成是一种Ｋｒｙｌｏｖ子空间的方法。本文从这点出发给出了ＧＣＧ法的一种推广。新方法所求得的近解能使得残量范数在相应的Ｋｒｙｌｏｖ子空间上取得最小值。在处理对称正定问题时,它等价于共轭残量法。但由于迭代过程中不再产生和存储Ａ－共轭向量,方法的实现更为简单。     

基于变分迭代的航天器相对姿轨耦合动力学解算方法

针对航天器相对姿轨耦合一体化运动,在定义坐标系下利用对偶四元数和旋量表示航天器的一般运动,推导出航天器六自由度运动学和动力学模型,并分别采用Runge-Kutta四阶算法和变分迭代法的配点形式求解该非线性模型。变分迭代法的配点形式是变分迭代法与配点法的复合,先给出变分迭代法的迭代方程,再把迭代方程应用到局部时间区间上探讨了局部变分迭代法,然后把变分迭代法与配点法结合得到数值迭代方程。利用对偶四元数所建立的模型相对于其他模型较为简洁,便于分析姿轨耦合特性。仿真结果表明,相比Runge-Kutta四阶算法,变分迭代法的解算精度更高。     

电动力绳系周期解求解及稳定性控制

电动力绳系姿态摆动动力学方程具有非线性特点,且姿态摆动状态直接影响着空间任务能否正常进行。首先,基于哑铃模型及偶极子地磁场模型假设,推导了在倾斜圆轨道上运行的电动力绳系姿态动力学方程。其次,给出了利用摄动法和不动点迭代法相互配合的数值方法求解该非线性方程周期解的过程及解的稳定性判断准则,并针对不稳定周期解提出了相应的稳定性控制策略。最后,通过数值仿真分析,得到了姿态摆动运动的周期解图像,验证了周期解求解算法的有效性,并对不稳定周期解实现了稳定性控制。     

大展弦比机翼流固耦合迭代求解模拟

基于某型变掠翼气动布局概念构型,结合适应于大展弦比机翼的复合材料结构设计,构建基于数据通讯的流动数值方法与结构有限元分析相互迭代的流固耦合分析平台,讨论布局在不同飞行条件下的机翼流固特性,解决大尺度结构气动弹性的耦合作用方式及准确计算的方法问题.算例结果表明流固耦合迭代求解计算方法高效、合理,较为准确地获得了大尺度结构变形后的布局气动特性改变特征,完善了特殊布局的气动特性仿真方法.     

一种改进的运载火箭迭代制导方法

为提高运载火箭在大气层外当推力出现故障条件下制导算法的最优性、鲁棒性和适应性,提出了一种改进的迭代制导方法。该方法以基于最优控制理论推导的解析形式作为最优控制解,并推导出以5个轨道根数作为终端约束的横截条件,增强了算法的最优性;迭代过程中采用高斯-勒让德方法计算推力积分,并采用球极坐标系下泰勒多项式逼近方法计算引力积分,提高了故障模式下算法的积分精度;该算法采用降维迭代求解模式,并结合对控制变量的合理限幅,保障了推力故障条件下算法的实时性和收敛性。分别基于蒙特卡洛打靶和推力故障条件下进行仿真验证,结果验证了所提方法具有较强的最优性、鲁棒性和故障适应能力。     

自适应动态规划算法在飞行器追逃中的应用

针对飞行器追逃对抗的二人零和微分对策问题,提出基于数据的积分策略迭代自适应动态规划算法,以求解数学模型未知系统的控制律.该算法利用固定时段内有效的状态和输入信息,建立数据模型,并对其进行基于值函数和控制策略的算法迭代,在平面拦截系统完全未知的情况下得到追逃双方的近似最优策略.仿真结果表明,所得到的双方控制策略能在有限界内无限接近最优解,验证了所提出算法的有效性.     

基于Newton迭代滚动时域估计的GPS/SINS紧组合导航技术

随着智能设备的普及,使用手机为汽车进行导航越来越普遍。目前,手机内置的惯性测量单元成本低廉、导航精度低,且常使用松组合,而应用GPS/SINS紧组合导航技术可提高导航的精度及可用性。通过将基于Newton迭代的梯度下降算法与滚动时域估计相结合,手机内置GPS与陀螺加速度计构成紧组合导航系统,可提高在复杂环境中的导航精度。传统Kalman滤波方法未能充分考虑到紧组合导航系统的非线性特性,而滚动时域估计通过参考多时刻导航信息,可更有效地排除非线性因素对系统的干扰,并通过实验验证了此方法。实验结果表明,相比采用扩展Kalman滤波,基于Newton迭代时域估计算法的紧组合导航系统的导航位置精度及速度精度均获得了较大提高。