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1.引 言 有限元通用程序一般只考虑两种坐标系,在局部坐标系下建立单元刚度矩阵,然后在整体坐标系下进行总刚叠加.这对单一问题是适用的,但是在组合结构问题中会出现不少弊病,甚至有可能求不到解. 我们举个简单的例子加以说明.考虑两块抗弯折板(如图1).对每一块板而言,在局部坐标
组合结构节点参数标定问题
【摘 要】
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1.引 言 有限元通用程序一般只考虑两种坐标系,在局部坐标系下建立单元刚度矩阵,然后在整体坐标系下进行总刚叠加.这对单一问题是适用的,但是在组合结构问题中会出现不少弊病,甚至有可能求不到解. 我们举个简单的例子加以说明.考虑两块抗弯折板(如图1).对每一块板而言,在局部坐标
【出 处】
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数值计算与计算机应用
【发表日期】
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1982年02期
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引 言 本文叙述了实现Gear方法的一个程序.该程序用于解一般或刚性常微分方程组初值问题 y’=f(t,y),y(t_o)=y_o,其中y和f是N维向量.它尤适用于解大型方程组,它可以自动起步,自动选择步长和相应地变阶.因预报公式的矩阵是特殊的Pascal三角阵,用加法运算就能实现矩阵和向量的乘法运算,故能节省存贮和减少计算量.从始点积分到终点,它所需的计算f的次数比其它大多数变步长方法要少.这里
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关于椭圆型方程边值问题的近似方法,近几年来除了新发展的有限元法外,对于以往的差分法也有许多新的进展.如迭代法及直接法等.所有的差分法都是从型格式出发的.本文主要是推荐型格式. 对于边值问题
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在现代化学工业中,提出了许多数学课题,用以分离或提纯物质的精密精馏问题.在数学上可归结为某类双曲型偏微分方程的定解问题.在这类定解问题中,方程中含有混合导数,边界条件中除含有关于空间变量的导数外,还含有关于时间变量的导数.我们曾用差分方法对该类问题进行过实际计算,获得了满意的数值结果. 有关问题的实际背景及应用研究见,本文的目的在于从数值分析的角度,讨论有关差分格式的稳定性与收敛性。
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运输问题是线性规划的一种特殊类型,已被广泛应用.其求解方法中的位势法只要配上一定的技巧不失为一个有效的好方法.目前我们实用的程序就是位势法.使用位势法首先要给出一个初始基本容许解.初始解的好坏对于计算量,有时甚至对最优解的某些特性都有影响.所以,有许多产生初始解的方法.本文一方面综述了已有的一些方法,另一方面也给出了几个新方法.这些方法在计算机上实现是很方便的.
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1.引 言 广义上界问题是指系数矩阵有特殊结构的一类线性规划,它经常出现在广义运输问题、广义分配和布局等问题中.因此,已经有了众所周知的广义上界技巧解法,简记为GUB算法. 本文提出广义上界问题的修正算法.它首先是对[1]中计算单纯形乘子和缩减价格
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1.引 言 屏蔽计算在蒙特卡罗方法的应用问题中是最早的一个,不仅非常重要,而且很有代表性,受到了广泛重视.应用一般蒙特卡罗方法于屏蔽计算中的最大困难是,当屏蔽的厚度超过一定范围之后,其计算结果常比真实结果偏低,屏蔽越厚这种现象越明显.这一现象,即所谓深穿透问题中的蒙特卡罗方法计算结果比真实结果偏低的现象(简称偏低现象),是Kahn在1950年首先指出的,并提出了一些解决办法.这些方法是指数变换方法
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1.引 言 我们考虑Stiff常微分方程初值问题 y=f(x,y),a≤x≤b, (1.1) y(x_0)=y_0的数值解.在这里,以y(x)表示(1.1)的精确解,用y_n表示(1.1)在x=nh点的数值解,f_n=f(x_n,y_n)。 在中,Cash导出一类拓展的向后微分公式(以后称为Cash方法),其优点是它的绝对稳定区域比相应的向后微分公式(Gear方法)的绝对稳定区域大,方法的阶为p=
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引 言 文献用样条有限点法解薄板的静力问题,显示了此法的优点,即在每条节线上只有一个参数,而有限条法在每条节线上有两个或三个参数,计算量可大大减少.另外,由于三次B样条有直至二阶导数连续的特点,在解动力问题时,比有相同条数划分的有限条法精度高得多,同时,与用样条有限点法解静力问题相比,解动力问题的计算量比有限条法更少,充分显示了样条有限点法在解动力问题时的两大优点:计算量少、精度高.本文最后列出了
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本文用有限元配置法求解球几何输运问题,采用了双向(空间方向和角方向)配置,是一种具有矩形元的二维方法.该法计算简便,可逐个网格递推求解与DSN类似,但计算结果的精度高,收敛速度快.与一般Galerkin法相比,它不用解大系统矩阵,只需在每一网格解一低阶矩阵,且能较快的确定系数矩阵及未知函数的多项式系数而不必计算积分.程序简单,计算时间省,因此是一个结合DSN法和有限元法二者优点的方法. 用配置法解
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对于时间序列分析,常会遇到功率谱(简称作谱)的估计问题.在和中给出了估计ARMA过程谱的一些方法,但涉及解非线性方程组.本文给出一个估计ARMA谱的方法,它不涉及解非线性方程,只需估计出ARMA模型中的自回归参数并用序列的自相关就可得到混合模型的谱估计.我们对此方法作了详细推导并给出了数值实例.
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