一种高度并行的Schwarz型混乱松弛法及其收敛性证明

文[1—2]把混乱松弛思想引入到Schwarz交替法中,构造了一种Schwarz型混乱松弛法。但这个方法在进行第n+1步迭代时,在拟边界上必须要用到第n步迭代的值,从而影响了算法的并行性,得不到相应的同步或异步MIMD并行算法、为此,本文给出一种高度并行的Schwarz型混乱松弛法,这个方法包括了Schwarz交替法及其相应的同步和异步MIMD并行算法。对于二阶线性与非线性微分方程Dirichlet问题,本文应用微分方程极值原理证明了该方法的收敛性。     

演化策略用于高维故障样本集最优统计聚类分析

针对液体火箭发动机推进系统超高维故障样本数据的聚类问题 ,提出基于演化策略的最优统计聚类算法。为预防算法过早收敛 ,演化策略采用了父本适应值的动态调整值与共享函数 ,并针对超高维数据聚类提出了控制参数的适应性调整技术 ;为使算法能最终跳出局部最优死区 ,提出算法的局部调整策略。该算法用于液体火箭发动机典型故障仿真数据集分析 ,并取得了最优聚类结果。此外 ,还基于IRIS数据集比较了该算法与FKCN模糊自主聚类算法。仿真分析表明了算法在高维数据聚类分析中的优点。     

模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景,可以广泛应用于发动机的故障诊断。      

非线性混合回归演化算法研究

基于最小二乘法的常规非线性回归算法的缺点,提出了方程结构与系数的混合回归演化策略方法。在指定最大回归项数的前提下,该混合回归演化策略先找到一些基本满足拟合要求（回归项数与精度）的初始种子回归方程,再以回归项数逐步减少、拟合精度逐步提高为准则,对初始种子回归方程进一步混合回归演化,最后得到回归项数最少、拟合精度最高的最佳回归方程。此外,利用该混合回归演化策略对液体火箭发动机常见的几个经验关系式进行了非线性回归拟合实例分析,拟合残差分布表明该混合回归演化策略方法是有效的。     

跨音松弛法在叶栅绕流中的应用

文章介绍跨音松弛法应用于叶栅绕流的定常与非定常流场计算。在定常流中,采用弦线法向小扰动假定;在非定常流中,采用线化非定常分量小扰动假定,从而简化了数值求解过程。由于松弛法大大地节省机时和内存,便于工程上推广应用。     

固体推进剂综合感度模糊评价法

利用模糊数学方法,建立了固体推进剂综合感度评价的模糊数学模型,并用于NEPE推进剂的综合感度评价。应用结果表明,根据固体推进剂在不同生产工艺过程中各项感度值不同的特点,通过赋予不同的权重系数,消除了传统几何均值感度的片面性;无量纲化处理消除了各项感度之间量纲的不同;等级参数处理使固体推进剂综合感度值数字化,从而可以准确、直观地反应出固体推进剂的危险度。     

涡轮泵长程寿命的模糊可靠性设计和评估

根据涡轮泵的主要失效模式,建立了涡轮泵模糊可靠性设计方法。即对各部件进行模糊可靠性分配,再对涡轮叶片静强度、转子工作转速、转子轴疲劳强度、端面密封及轴承进行模糊可靠性设计,从而获得涡轮泵整机的可靠度。此处基于涡轮泵寿命服从威布尔分布,用模糊可靠性理论推导出涡轮泵长程寿命的可靠性评估公式。实例验算表明,评估值与预估值一致,设计与评估方法可行。     

飞机大振幅非定常滚转运动的非线性稳定性分析

本文根据某飞机大振幅非定常滚转力矩的风洞试验结果,采用两种方法,计算了飞机绕体轴作自由滚转运动时的滚转角时间历程,分析研究了飞机非线性滚转运动的稳定性,并对非定常空气动力对飞机稳定性的影响作了较深入的研究。本文通过两种滚转运动时间历程结果的比较,表明了给出的从大振幅实验提取常规动导数方法是可行的;而且也表明了通过测量飞机绕体轴滚转时大振幅非定常滚转运动时的滚转力矩值,可以研究飞机的摇滚（Ｗｉｎｇ     

不确定初缺陷简支梁非线性屈曲载荷的确定

给出了初缺陷简支梁非线性屈曲载荷的一种计算方法,这种方法避免了求解常微分方程组初值问题,节约了计算工作量.并将描述初缺陷的傅里叶系数视为有界随机变量,提出了计算屈曲载荷界限的区间方法.当初缺陷统计数据较充分时,用概率统计法计算了一定可靠度下屈曲载荷的界限.最后,对两种方法的结果进行了比较,定性地给出了各自的适用范围.     

发动机连杆的保守模糊可靠度设计

从强度安全性的角度出发,综合运用概率密度函数联合积分法与功能密度函数积分法,整理并推导了发动机连杆的保守模糊可靠度计算公式,即应力、强度及构件的几何尺寸等参数都为正态分布,隶属度函数为k次抛物线分布时的模糊可靠度计算公式;通过VB编程实现发动机连杆保守模糊可靠度设计数值解的计算.本程序可直接应用于设计计算中,以提高连杆的设计水平.