一、Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定（论文文献综述）
吴中杰[1]（2021）在《认知雷达波形时域分集与优化设计研究》文中指出日益复杂的工作场景,以及来自用户的苛刻的性能需求和多样化的功能需求正呼唤着雷达技术的新突破。不断地开发控制新的自由度的能力,是推动雷达技术进步的力量源泉。现代雷达的硬件设施允许发射在空间、时间和频率上多样化并且可快速连续变化的波形,从而解放了巨大的发射端自由度,催生了雷达波形分集与设计这一充满生机的研究领域。在这一技术背景下,认知雷达的概念应运而生,不同于发射固定波形、工作于前馈模式的传统雷达,认知雷达能够从与环境的交互中学习关于目标和背景的知识,根据接收机反馈的信息自适应地调整发射波形以更好地满足任务需求,整体上构成一个动态的闭合反馈环路。本文旨在研究认知雷达框架下的波形时域分集与设计。着力于提升雷达在密集无源干扰环境中弱目标检测、扩展目标参数估计与识别方面的性能,本文从波形时域分集的思想出发,探讨了两类经典波形的构建方法及应用框架:具有白色幅度谱的“理想”波形,以及具有有色幅度谱的“匹配”波形。前者主要用于抑制强散射体对弱目标的距离旁瓣遮蔽干扰、提升对扩展目标的参数估计精度,后者旨在提升对扩展目标的参数估计和识别性能。具有冲激型非周期自相关函数或者白色幅度谱的波形常被称为“理想”波形,因为它在弱目标检测、多目标分辨、拓展目标参数估计等方面具有优异的性能。互补编码配合时域分集可被看作一种“理想”波形的实现方案,但却受到多普勒敏感性的困扰而鲜被实际应用。为克服该缺点,本文提出了一种发射脉冲顺序-接收脉冲权重联合设计方法,用于由经典的Golay互补编码构造多普勒鲁棒的互补波形。这种波形的特点是当多普勒频移在特定范围内时始终能够保持优异的距离旁瓣对消特性,并具有一定的多普勒旁瓣抑制能力。上述基于互补编码的“理想”波形形式简单、易于生成,适用于对多普勒鲁棒性要求不高的场景。针对对多普勒鲁棒性有较高要求,又要兼顾多普勒分辨力和信噪比等波形性能的场景,本文在放松对波形恒模性、有限相位性和互补性的约束的基础上,从模糊函数赋形的思想出发,提出了一种多普勒鲁棒的准互补波形设计方法。由于具有松弛的约束条件,并且能够更加充分地利用时域分集提供的自由度,相对于基于互补编码的波形,这种波形具有更高的多普勒鲁棒性、可塑性、灵活性和多样性。在上述波形设计的基础上,面向密集无源干扰环境中弱目标检测应用,提出了一种多普勒鲁棒的（准）互补波形认知发射策略。该策略交替地发射普通相参脉冲串与多普勒鲁棒的（准）互补波形,前者用于感知场景、获取干扰/目标多普勒频移的知识,以指导波形设计;后者用于抑制旁瓣,以提升对距离、速度上均临近强干扰的弱目标的可见性。当目标先验知识匮乏时,具有白色幅度谱的波形在扩展目标参数估计方面是极为优秀的;然而,当具备一定目标先验知识时,具有与目标散射特性相“匹配”的有色幅度谱的波形往往性能更佳。从这一思想出发,本文在假设目标参数服从混合高斯分布的前提下,提出了一种以互信息为准则的“匹配”波形设计方法,以提升对扩展目标的估计与识别性能。由此得到的波形能够在对各个目标类别均保持良好的参数估计能力的同时,最大化目标类别之间的离散度。作为上述“匹配”波形的应用平台,本文提出了一种面向拓展目标参数估计与识别的认知雷达框架。针对传统方式易受目标角度敏感性影响、未能充分利用目标特征在多次观测间的相关性的问题,引入多模型方法和指数相关模型以描述目标特征的动态演变,进而推导了一种序贯地更新目标参数估计和目标类型概率分布的方法。利用最近更新的目标知识,雷达动态地优化下一次发射的波形,以提升对拓展目标的估计和识别性能。
刘玉焘[2]（2020）在《基于可穿戴式传感器的人体动作捕获与识别研究》文中提出人体动作捕获与识别具有广阔的市场空间和应用前景,广泛应用于影视动画制作、人机交互、虚拟现实、体育训练、医疗康复等交叉性学科领域。相对于光学式人体动作捕获系统,基于可穿戴传感器的人体动作捕获系统具有成本低、操作简单、不存在空间限制和遮挡问题等诸多优点。本文利用可穿戴传感器来搭建一套低成本、高精度、穿戴便捷、操作简单的人体动作捕获系统,并利用动作捕获数据实现对人体动作的识别。本文的主要研究工作及成果如下:人体运动学模型是人体动作捕获、重构和分析的基础。本文将人体简化为由若干个关节和骨骼所组成的骨骼—关节模型,并且将各个关节的旋转自由度约束以及关节转动角范围限制加入到人体模型中,从而建立了基于约束的层次关节链骨骼模型。根据人体层次关节链骨骼模型的结构,将人体骨骼模型分为五条运动支链。结合机器人正向运动学和齐次坐标转换,建立了人体关节旋转运动模型和人体骨骼位置、姿态模型。高精度、低延时的肢体姿态和位置测量是人体动作捕获与重构的关键。对于姿态测量,本文采用“加速度计+陀螺仪+磁罗盘”的九轴MEMS（MicroElectro-Mechanical System）惯性传感器融合方案来进行姿态测量,并提出了四元数间接卡尔曼滤波算法用于融合九轴惯性传感器的测量数据。为了减小惯性传感器测量误差的影响,首先对传感器进行标定和补偿。本文提出的四元数间接卡尔曼滤波算法可以分为内外两层,内层通过对陀螺仪输出的角速度进行积分来计算姿态四元数的先验估计;外层为基于误差四元数的扩展卡尔曼滤波器。结合内层的姿态四元数先验估计和外层的误差四元数后验估计,最终可以得到姿态四元数的后验估计。此外,该算法还引入了自适应协方差算子,通过对加速度计和磁力计的测量幅值进行检测来调节线性加速度的过程噪声协方差和磁力计的量测噪声协方差,从而减小了人体运动线性加速度和磁场干扰对人体姿态测量的干扰。针对惯性传感器位置测量漂移大的问题,本文在九轴惯性传感器的基础上加入了超宽带（Ultra Wide Band,UWB）定位系统,利用UWB定位系统的位置测量对位置估计进行修正。为了减小时钟误差对UWB定位精度的影响,首先通过标定实验对时钟误差进行标定和补偿,然后利用高斯—牛顿迭代法进行位置解算。最后,结合扩展卡尔曼滤波器和Rauch-Tung-Striebel（RTS）平滑算法对惯性传感器和UWB定位系统的测量输出进行位置估计。实验结果表明本文提出的姿态和位置估计算法有较高的精度和稳定性。系统初始化标定是基于可穿戴传感器人体动作捕获系统必不可少的环节。针对传感器测量坐标系和人体坐标系不重合的问题,本文提出了基于手眼标定的传感器—人体坐标系标定算法,该标定算法只需要三个标定姿势就可以完成全身传感器—人体坐标系的标定。为了减小标定姿势保持过程中肢体抖动对姿态测量的影响,利用内蕴平均算法对标定姿势的姿态测量求平均。此外,该标定算法还可以提供标定质量反馈,当标定姿势不标准时可以提醒用户再次标定。针对人体参数估计问题,本文分别提出了基于人体关节约束的关节参数估计算法和基于封闭关节链的肢体长度估计算法。这两种人体参数估计算法都不需要借助外部设备,只需要几个简单的动作或者姿势就可以完成人体参数的估计。本文利用九轴MEMS惯性传感器和UWB模块搭建了可穿戴式人体动作捕获系统软硬件平台用于上述算法验证。实验结果表明本文设计的可穿戴式人体动作捕获系统可以准确、流畅的捕获和重构人体的运动。相对于加速度、角速度等运动信息,基于多传感器数据融合的姿态测量误差和噪声小,包含信息丰富,可以更加精确地描述人体的动作过程,因此本文采用肢体的相对姿态运动序列或者关节的关节角运动序列来描述人体的动作过程。针对人体动作序列在时间、空间和完整性上的差异性,本文提出了基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）模板匹配的人体动作识别算法。结合相似度阈值,利用DTW算法和姿态度量来计算测试动作序列和各个动作模板序列之间的相似百分比,选择相似度百分比最大动作模板对应的类为测试动作的分类。考虑到DTW模板匹配识别算法的识别率主要取决于模板的质量,本文提出了基于DTW的自适应全局时间序列平均算法用于动作的模板创建。该时间序列平均算法以DTW距离作为相似度度量,可以同时在幅值空间和时间空间上对时间序列进行平均。通过对训练动作序列集求平均,可以得到一个执行速度和幅度适中的动作序列,以此平均动作序列作为动作模板序列可以减小了动作的执行速度和幅度对动作识别的影响。此外,本文还提出了模板预筛选和排序以及非最优匹配提前截止来对识别算法进行优化和加速。最后,本文以手势识别为例来验证识别算法。实验结果表明,以手势训练样本的平均序列作为手势模板,可以显着提高手势的识别率。
俞佳宝[3]（2020）在《射频指纹提取与识别技术研究》文中研究说明随着无线通信技术的不断普及和物联网技术的蓬勃发展,无线通信在军事和民用两方面都发挥着不可替代的作用,已成为现代社会不可或缺的一部分。然而,无线网络由于其开放性,相比于传统的有线网络更容易受到大规模的恶意攻击,其安全问题不容忽视。射频指纹技术通过分析无线设备的通信信号来提取设备的“射频指纹”,从而对不同的发射机进行识别和认证。射频指纹代表了发射机由于电路设计的差异和生产制造的容差导致的电路硬件差异,会寄生在通信信号中,不同设备具有不同的射频指纹。射频指纹提取和识别技术既可以为无线网络提供更高的安全性能,也可以在现有的辐射源识别和通信电台识别的研究基础上提供许多新的识别体制和方式。因此,开展射频指纹提取与识别技术的研究在军事和民用领域都有着深刻的理论意义和重大的实用价值。本文围绕无线通信射频指纹提取与识别领域的若干关键问题展开了一些研究,包括射频指纹建模与仿真、基于差分星座轨迹图的盲频偏估计、结合深度学习技术的多采样卷积神经网络方法和降噪自编码器射频指纹方法,以及半稳态信号的定义、检测与成因分析。本文的创新性研究成果包括:1.研究了射频指纹时域建模和仿真射频指纹产生机理的建模是后续研究的基础,对如何选择指纹特征起到指导作用。根据提出的通用数字通信系统框架分析了发射机各环节对于射频指纹的影响,建立了对应的射频指纹模型。总结归纳了射频指纹领域相关通信标准中四个重要参数的容差,并根据均方根误差向量幅度容差,理论推导了QPSK和16-QAM两种典型调制方式的DAC直流偏置、I/Q增益不平衡、I/Q正交偏移误差、I/Q滤波器偏差、振荡器相噪和功放非线性的上下界,仿真了各种临界情形下星座图的变化,分析了单个射频指纹参数和混合射频指纹参数的影响,为射频指纹领域建模和仿真提供了合理的参数指导。2.提出了一种基于差分星座轨迹图的MPSK信号盲频偏估计算法残留频偏的基带信号的星座图不停旋转,但其对应的差分星座轨迹图上却具有固定偏转。通过理论证明了AWGN信道下无成型滤波器的MPSK信号生成的差分星座轨迹图的准对称性,发现对称轴通过原点,相对于I轴的旋转角度只与频偏和差分间隔相关。提出通过最小化不对称能量项来估计对称轴旋转角度,从而估计出频偏。仿真结果表明,该方法在AWGN信道和平坦莱斯信道下,中高信噪比时性能良好,其归一化均方误差比修正的Cramer-Rao界略高。和传统算法相比,频偏估计范围大幅度提升,估计范围变得取决于接收机采样率。最后,将该方法做了一定的限制,成功应用于ZigBee设备的频偏估计。3.提出了一种基于自适应目标区间选择的多采样卷积神经网络射频指纹识别方法为了提取频偏无关的特征,本文提出了一种基于信号解扩的细频偏估计算法来消除粗频偏估计后的残留频偏。针对ZigBee设备睡眠模式切换导致的不稳定半稳态现象,提出了一种信噪比自适应的目标区间选择算法来有效权衡信号的分类有效信息与半稳态区域的抖动。改进了传统的单采样率神经网络方法,提出了一种多采样卷积神经网络框架,包含降采样阶段、局部卷积阶段和全连接阶段,可以自动、高效地提取相同大小的多尺度特征,显着提高了设备的识别率。在SNR=30dB左右的视距场景,54个CC2530设备的识别准确率为97%,在SNR=15dB左右的非视距场景,设备识别准确率为84.6%。4.研究了半稳态现象及其成因从瞬态和稳态的定义出发,重新定义了传统的瞬态信号、稳态信号和新发现的半稳态信号。详细比较和分析了带功放和不带功放ZigBee设备的非数据段瞬态信号和数据段半稳态信号的持续时间、瞬时幅度、瞬时频率、瞬时相位等特征的差异。根据特定构建的三种差分信号在半稳态区域和稳态区域的分布差异,提出了一种基于差分相位滑动标准差的贝叶斯渐升变点检测方法来检测半稳态的结束点。实验结果显示,该方法在大部分设备上十分稳定,且对于噪声极为鲁棒。最后,通过各种实验研究分析了功放、巴伦网络、低压差稳压器以及不同功率对于半稳态信号的影响,解释了半稳态的成因。5.提出了一种基于降噪自编码器的通用射频指纹识别框架和针对ZigBee设备的部分叠加策略改进了传统的多帧叠加提高信噪比的方法,提出了一种单帧内相同符号叠加提升信噪比的方法。考虑到ZigBee设备半稳态信号与稳态信号射频指纹的差异,只对稳态信号进行单符号叠加,然后和半稳态信号进行拼接,有效结合了半稳态信号和稳态信号在不同信噪比下的射频指纹识别优势。针对传统深度学习射频指纹方法在低信噪比时性能较差的情况,提出了一种改进的基于降噪自编码器的方法,通过同时最小化重建误差和分类损失进行网络训练,提升了中低信噪比下的识别性能。实验结果显示,在AWGN信道的低信噪比（-10dB～5dB）场景下,相比传统的卷积神经网络方法,27个ZigBee设备的分类准确率提高了14%～23.5%。
邱诗凯[4]（2019）在《大规模MIMO系统的信号检测算法研究》文中认为当今社会,无线通信技术高速发展,越来越多的智能终端设备接入无线网络,人们逐渐步入5G时代,对通信系统的要求也变得更高。为了满足未来通信技术在节点密度、通信速率和频谱利用率等多方面的需求,大规模多输入输出（Massive MIMO）技术被广泛采用,它作为5G的一项关键技术,表现出重要作用和巨大潜力,成为了现今的研究热点之一。对于大规模MIMO,信号的检测性能决定了MIMO系统性能的优劣,而受增加的天线阵列影响,信道环境变得格外复杂,这对接收端信号检测的精度和复杂度都带来了挑战。因此,为解决高计算复杂度和较差检测性能的困境,本论文对信号检测算法进行重点研究,主要工作如下:1首先介绍了MIMO系统的信号模型,然后分析比较了几种信号检测算法,利用MATLAB仿真软件对介绍的算法在不同环境下进行误码率的分析对比,并讨论了它们的计算复杂度。2在切比雪夫迭代（CI）的基础上,提出了低复杂度高性能的耦合切比雪夫迭代（CCI）检测算法,实现了比传统线性检测算法更接近MMSE的误码率性能。CCI算法引入一个方向向量,提高检测过程相关迭代量计算的并行性,并且避免了传统检测算法涉及的复杂大规模矩阵逆运算,减少了矩阵和矩阵以及矩阵和向量的乘法计算,加快了迭代过程,从而大幅降低算法复杂度。3将信号检测模型转化为凸优化问题,先利用凸优化方法中的交替方向乘子法（ADMM）的快速收敛特性得到初解,然后改进了邻域搜索算法（NSA）,对向量的每个元素在其邻域上进行搜索优化,避免原算法搜索过程的复杂性。结合ADMM算法提出一个高收敛速率高检测性能的算法N-ADMM,得到了更好的误码率性能同时又使复杂度保持在较低的数值。
唐鸿雁[5]（2019）在《上肢柔性动力外骨骼系统设计及应用研究》文中研究表明动力外骨骼系统将人的智能决策和机器人的动力输出相结合,是一种典型的人机交互系统,在工业生产、医疗康复和军事战略等领域具有广泛的应用背景。作为人机一体化系统中的主要组成元素,外骨骼需要具备跟随使用者运动的能力,确保二者具有相同的运动轨迹。本研究针对上肢外骨骼系统对于运动性能、传感控制等方面的要求,研究并设计了上肢柔性动力外骨骼系统。本研究主要从理论和实践两个层次出发,首先以螺旋理论为基础,提出了一种基于约束支链的少自由度混联机构构型方法。接着,从柔性杆件的大变形的机理分析出发,提出了柔性杆件在平面以及三维空间的简化模型,并基于柔性杆件的简化模型,对外骨骼的运动学模型进行分析。然后,提出了基于表面肌电信号的肌电力模型,用于预测手部作用力的方向。最后,基于外骨骼的运动学模型和肌电力模型,提出了外骨骼的模糊控制策略,用于外骨骼的运动控制。针对混联机构设计及分析复杂的问题,本研究基于螺旋理论,分析了运动轴线间的相互关系,并提出了构建运动轴线间的约束支链的方法,进而通过对并联机构添加约束支链,实现少自由度混联机构的构型设计。并依此对柔性外骨骼机构进行构型设计。针对柔性杆件大变形问题,本研究基于样条曲线和伪刚体模型,提出了样条伪刚体模型,并通过最优化算法求解了模型的所有特征参数;针对柔性杆件在三维空间的变形分析问题,本研究提出了样条科瑟拉模型,并通过仿真实验,将实验结果输入反向神经训练器,得到了柔性杆件力与形变之间的映射关系。针对柔性机构运动学模型的高阶非线性问题,本研究基于人机一体化思想,将柔性外骨骼的关节机构分析与肢体结构分析相结合,建立了外骨骼各个关节机构的运动学模型。并基于柔性杆件的力形变映射,分析了驱动组件的运动模型,并将其应用到外骨骼各关节的运动学求解中。运动意图识别是外骨骼实现人机交互的基础技术之一,本研究采用手部的作用力方向来表征人体上肢的运动意图,并设计了相关实验,训练得到了肌电力模型。肌电力模型是通过将采集到的肌电信号经过小波变换与处理,然后乘以肌电力矩阵得到中间变量,再以中间变量为输入变量,经反向神经网络计算得到手部作用力方向。针对外骨骼不同的使用情景,本研究分别提出了外骨骼的助力控制策略和康复控制策略。其中,助力控制策略主要基于肌电力模型和模糊控制器,并结合重力补偿力矩和驱动电机的交互力矩,实现对外骨骼系统的运动控制。在康复控制策略中,本研究主要基于改进的人工势场法,对处于虚拟环境下的外骨骼进行运动轨迹规划,并结合外骨骼的驱动模型,实现系统的康复训练任务。
张道亮[6]（2019）在《基于迭代原理的ECT图像重建算法研究》文中进行了进一步梳理电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）是典型的过程层析成像技术,其主要原理是将极板均匀安装在被测管道外测得极板之间的电容值,再通过图像重建算法进行被测场域2D或者3D重建。ECT技术具有无辐射、响应速度快、结构简单、非接触等优点,但ECT图像重建是一个具有着“不适定性”和“病态性”的反问题,会对图像重建效果有着一定的影响。本文主要从提高图像重建效果和降低迭代算法步长的角度出发研究ECT图像重建算法。主要完成工作如下:（1）从电容值测量以及图像重建角度深度分析ECT系统原理;采用有限元方法进行ECT模型仿真;对现有算法进行仿真比较,并比较各个算法的优缺点。（2）针对单个图像重建准则会导致图像重建质量较差,提出了一种基于多准则的ECT图像重建算法,该方法将最小二乘准则、平滑准则以及向量内积准则有效的结合在一起构造新的迭代算法,图像重建结果表明图像重建效果优于传统算法。（3）针对多数迭代算法在求解大规模方程组时会出现收敛速度慢、迭代步数较长的问题,在Landweber迭代算法基础上引入Steffensen加速方法提出了一种新的图像重建算法,该算法有效的减少了迭代步长。图像重建结果表明该算法在相同迭代次数下成像效果优于传统算法。（4）针对传统Landweber算法在ECT图像重建中出现迭代步数较长,图像成像质量不高等问题进行深入分析,并在此基础上提出一种改进同伦摄动的Landweber图像重建算法,通过添加约束因子来提高图像重建质量以及减少迭代步长。实验结果表明该算法在相同的迭代次数下成像结果远远优于传统算法。
赵伟文[7]（2019）在《立柱式平台涡激运动计算方法与应用研究》文中指出随着海洋油气资源开采从大陆架走向深海,深海立柱式平台受到越来越多的重视。深海立柱式平台在工程应用中面临的重要问题之一就是涡激运动。涡激运动是一个复杂的物理问题。首先,涡激运动出现在高雷诺数流动下,且涉及到包含大分离的湍流流动,带有强烈的非定常特性;其次,立柱式平台的外观型式复杂多变,包括Spar、张力腿、半潜式平台等多种形式,部分平台带有螺旋侧板等附体;第三,在实际情况下,立柱式平台虽然有系泊系统的约束,但在高流速情况下,仍将出现大幅度的漂移。这些问题给涡激运动的精确预报提出了巨大挑战。针对上述问题,本论文以开源代码框架OpenFOAM为开发平台,对OpenFOAM中的分离涡模拟方法进行修改,并将其与动态重叠网格功能相结合,同时对动网格模块、系泊系统模块进行相应的改造,最终形成了涡激运动的数值求解器vim-FOAMSJTU。求解器适用范围广,可以计算复杂几何形状及系泊形式的浮式平台涡激运动。目前已应用于带有大分离流动的圆柱绕流、带螺旋侧板的Spar平台涡激运动、采用单根系泊的浮筒的涡激运动、多立柱半潜式平台涡激运动的数值模拟。求解器的主要功能模块包括流场计算模块、高雷诺数求解模块、弹簧系泊系统模块、六自由度运动模块、网格运动与更新模块、重叠网格计算模块。其中,流场计算模块调用OpenFOAM中的PIMPLE算法进行不可压缩流体的速度压力解耦,通过求解高雷诺数流动的URANS/DES方程,得到流场信息;高雷诺数求解模块对分离涡模拟模块进行改造,通过引入重叠网格插值与计算对象,实现对湍流输运方程中湍流物理量的流场信息更新,以此实现分离涡模拟方法和重叠网格技术的结合,在准确模拟大分离流动的同时还能处理物体大幅度运动;弹簧系泊系统由若干根弹簧组成,与六自由度运动模块相互调用,前者调用后者得到平台的位置更新系泊力,后者调用前者得到系泊力求解运动方程,以此实现弹簧系泊与物体运动的整体求解;网格运动与更新模块通过平台位置与姿态信息求解嵌套网格的网格节点位置,并通过OpenFOAM给动网格派生类预留的虚函数接口实现网格的更新,在更新网格后,重叠网格计算模块依据新的网格位置信息,通过调用Suggar++程序计算多块嵌套网格的重叠区域和插值信息并反馈给流场计算模块,供下一时刻流场求解使用。求解器的各模块都充分利用OpenFOAM的代码结构和数据,并采用C++面向对象的编程思想,实现了代码重用和接口统一,有利于以后的功能扩展。论文对所开发的求解器进行了系列算例验证。第一部分为单柱式平台三维绕流及涡激运动数值模拟。利用分离涡模拟方法,对雷诺数3900的无限长三维圆柱问题进行数值模拟,并将结果同物理试验对比,验证了求解器对大分离流动问题的可靠性。随后对有限长的单圆柱绕流问题进行了数值模拟,分析了柱体附近的流场特征,比较了带与不带螺旋侧板的圆柱绕流特性与三维涡结构。对带螺旋侧板的Spar平台进行涡激运动数值模拟,将结果同模型试验比较,验证了求解器对复杂几何形状平台求解的可靠性。对采用单根系泊浮筒涡激运动的数值模拟,研究了浮筒的运动响应随折合速度的变化规律,分析了横向、流向运动与首摇频率之间的关系,同时对典型时刻的流场特征进行了分析。第二部分为四立柱半潜式平台三维绕流及涡激运动数值模拟。三维绕流特性研究中,分析了平台各立柱的表面压力系数、流体力系数、漩涡脱落频率随来流速度的变化规律,并对典型时刻的流场进行了详细分析。涡激运动特性研究中,弹簧系泊系统在顺流和横流方向采用不同刚度,与模型试验对比结果表明求解器可以在考虑各向异性系泊刚度的情况下准确预报涡激运动响应。第三部分为八立柱半潜式平台三维绕流及涡激运动数值模拟。三维绕流问题的研究中,研究了不同来流速度和角度下的平台绕流特性,并将数值得到的拖曳力结果同试验比较,验证了求解器的可靠性。涡激运动问题的研究中,同样研究了涡激运动的各特性随折合速度和来流角度的变化规律,分析涡激首摇现象产生的原因并揭示了锁定现象产生的原因。综上所述,论文构建了面向深海立柱式平台涡激运动问题的CFD求解器,并采用该求解器对几类立柱式平台的三维绕流及涡激运动问题开展了较为深入的研究。研究对象除了典型的Spar和四立柱半潜式平台,还包含单根系泊的浮筒和概念设计的八立柱半潜式平台。研究了涡激运动特性随流速、流向等因素的变化情况,相应结果均有试验数据支撑,具有一定的可靠性。论文所开发的CFD求解器可以帮助工程人员更深入地了解涡激运动的产生机理及运动规律,为工程中的平台减涡设计及安全运营提供分析工具。
朱帅[8]（2019）在《动力学问题的高精度算法及其在燃气轮机工程的探索》文中进行了进一步梳理本文是燃气轮机工程和计算数学相结合的一篇论文,是一个跨专业跨学科的研究成果。燃气轮机和航空发动机有着极其广泛的应用,它们不仅是国防装备中的关键,而且在国民经济中的电力、能源开采和输送、分布式能源系统领域具有不可替代的战略地位和作用。动力学是燃气轮机和航空发动机的重要理论基础。燃气轮机中发动机的动态特性、压气机和涡轮通流部分的非定常场流动、高温部件冷却过程的非定常传热传质过程、燃烧室中与燃烧相关的化学物理过程……都涉及动力学的问题,这些重要过程的合理组织都必须在动力学指导下进行。动力学又是数学家高度重视而为之做出贡献的领域,为了用“科学计算”解决动力学问题,他们把长期在牛顿力学系统中展开的动力学问题转到Hamilton力学系统,构造合适的辛几何算法,从而提高“科学计算”的有效性和可靠性。本文根据燃气轮机动力学问题（工程热物理范畴）的需要,在Hamilton力学系统表达中,利用有限元方法离散框架,设计求解Hamilton系统的新型高精度算法。数值求解线性Hamilton系统的诸多辛算法虽然可以保证系统的结构特性,但仍存在较大的相位误差和能量误差。本文针对线性Hamilton系统提出“无相位误差加权间断时间有限元方法（WDG-PDF）”。WDGPDF方法利用间断时间有限元方法在节点不连续的特性,设计可以保证无相位误差的加权权重,并通过对传递矩阵的处理实现算法保辛。本文给出了WDG-PDF方法保辛和无相位误差证明。WDG-PDF方法在保辛和无相位误差的同时,数值上Hamilton函数误差达到计算机舍入误差量级。因此对于线性Hamilton系统,无相位误差加权间断时间有限元方法是最优的选择。本文针对非线性Hamilton系统,提出“自适应时间有限元方法（ATFEM）”。近年来自适应高效算法在求解动力学问题中得到广泛应用,但是现有的自适应算法求解Hamilton系统往往不能保证Hamilton系统的固有特性（能量守恒、辛结构等）。A-TFEM方法利用时间有限元方法的后验误差估计,设计自适应指标Θ,当自适应指标Θ大于预设的误差范围上界,则缩小计算步长;当自适应指标Θ小于预设误差范围下界,则增加计算步长。本文给出了A-TFEM方法的保能量以及保辛特性的证明,从理论上证明算法的保能量及高精度保辛性质。选取具有典型意义的非线性Hamilton系统,利用A-TFEM方法进行数值仿真,数值实验验证了理论分析结果。燃气轮机动态过程的计算长期在牛顿力学系统中进行,本课题组将该问题纳入Hamilton力学系统进行表述。研究表明上述“A-TFEM方法”非常适合于燃气轮机动态过程的数值计算,明显地提高计算效率。数值结果显示“A-TFEM方法”较以前求解该模型的“FSJS算法”在能量守恒以及计算精度上都有较大的改进。燃气轮机工程中的许多动力学问题必须用偏微分方程来描述,最典型的就是流动的控制方程——Navier-Stokes方程。数学家做了大量的研究工作,构建了诸多数值求解模型和算法。为了避免数值求解NavierStokes方程中遇到的鞍点问题,数学家提出了不同的解耦方法。Gauge方法是基于Navier-Stokes方程的Hamilton形式而发展的着名的解耦算法,然而Gauge方法在计算实践中还存在不少有待解决的问题。针对Gauge方法的诸多问题本文提出了“改进Gauge方法（MGM）”,MGM方法是Navier-Stokes方程数值求解格式上的创新。本文一方面给出了MGM方法稳定性分析和速度及压力的误差估计,即从理论上证明算法的有效性;另一方面,利用MGM方法计算了流体力学中的经典模型,数值实验验证了理论分析结论。MGM方法不仅适用于Navier-Stokes方程,而且可推广应用到更复杂的偏微分方程,例如Boussinesq方程。
郑明月[9]（2018）在《组合动力可重复使用运载器轨迹设计与制导方法研究》文中进行了进一步梳理组合动力可重复使用运载器是新型高比冲空天飞行器,因为能有效降低发射成本,近年来成为航天领域的研究热点。其动力模型复杂、飞行约束难以处理,给轨迹设计与制导研究带来了新的挑战。制导技术一直是飞行器设计的关键技术之一,本文以组合动力可重复使用运载器为研究对象,进行上升段和再入段的轨迹设计与制导方法研究,论文的主要内容包括:开展了组合动力可重复使用运载器上升段与再入段的运动建模与分析。通过建立坐标系和坐标转换关系推导了运载器一般运动模型;根据不同阶段的飞行特点,对模型进行简化处理;重点对运载器气动及推力模型进行了分析与讨论。提出了基于hp自适应伪谱法的运载器上升段最优轨迹设计方法。在分析运载器上升段飞行的复杂约束基础上,将动压、过载和热流约束综合为气动弯矩约束以降低设计难度。鉴于运载器推力变化与状态量、控制量高度耦合,难以用间接法解决轨迹设计问题,提出采用hp自适应伪谱法进行轨迹优化,基于直接法将含微分约束的轨迹优化问题转化为纯代数约束的非线性规划问题;为了提高插值精度,提出自适应调整节点的插值策略;以燃料最省为性能指标,在设定不同飞行任务的情况下,验证了轨迹优化方法的有效性和适应性。提出了两种基于标称轨迹的上升段实时反馈跟踪制导方法。其一是基于LQR的标称轨迹跟踪制导方法:由于运动模型的高度非线性,将方程线性化得到状态量和控制量偏差的时变线性方程;根据线性二次型有限时间状态调节器理论设计实时反馈实现对最优轨迹的跟踪。其二是基于反馈线性化与模糊逻辑联合反馈的实时跟踪制导方法:采用反馈线性化调整节流阀指令以改变推力,实现对飞行高度的实时跟踪;采用模糊逻辑调节攻角以抑制速度和速度倾角偏差,达到辅助跟踪的目的。在不同偏差条件下,分别验证了两种跟踪制导方法的有效性和鲁棒性。提出了分段设计的再入段制导方法。根据飞行情况将再入段分为初始下降段和滑翔段,并设计了交班点条件。针对初始下降段,采用定攻角剖面联合简单初始状态偏差反馈的常值倾侧角制导;针对滑翔段,首先在H-V平面上构建再入走廊,然后基于走廊设计H-V剖面,并基于反馈线性化设计了纵向高度偏差反馈跟踪制导律。整个再入段采用倾侧角符号对横侧向运动进行控制,使飞行器终端航向符合要求。设定偏差条件,通过打靶验证了再入制导方法的可行性和鲁棒性。
汪淼[10]（2017）在《面向并行CFD迭代计算的网格划分关键技术研究》文中认为并行模拟已经成为计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,简称CFD）领域的一个研究热点与难点,其中,网格划分对于并行CFD模拟的整体效率至关重要。传统的网格划分,主要关注负载均衡和通信量最小两个目标。然而,并行CFD模拟中最耗时的核心计算过程通常是迭代法求解大规模线性方程组,其迭代收敛速度对于总体并行效率同样非常重要。因此,除了负载和通信以外,网格划分应当引入对迭代收敛速度的考虑。迭代收敛速度与线性系统系数矩阵的数值特征息息相关。考虑到基于时间步推进的CFD模拟过程中,系数矩阵数值特征会不断地变化,我们需要找到静态影响因素指导划分,以获得全模拟过程较好的迭代收敛速度;对于很难找到静态影响因素的复杂流动问题,根据系数矩阵数值特征的变化情况设计合适的动态重划分机制,是一个控制全局迭代收敛速度的有效途径;对于更复杂的动网格类应用,网格拓扑结构以及复杂流场的不断变化导致系数矩阵数值特征更加复杂,如何基于已有信息指导重划分以及什么时候进行重划分,都需要更深入的研究。针对上述问题,本文主要从四个方面开展控制迭代收敛速度的网格划分方法研究,主要工作和创新点体现在:1.建立了控制迭代收敛速度的网格划分框架与模型（第二章）本文面向并行CFD模拟中的线性方程组迭代求解过程,建立了控制迭代收敛速度的网格划分框架,对框架的总体结构与关键功能模块进行了设计,并给出了相应的并行CFD模拟工作流程。以全模拟过程总时间开销为目标函数,建立了网格划分模型,从理论上分析不同划分方案的划分时间开销、对迭代收敛速度以及单个迭代步计算时间的影响,并基于典型CFD模拟案例验证模型的有效性。上述框架与模型的建立为全文研究工作奠定了理论基础,后续各种划分方法的研究均在该框架下基于上述模型进行。同时,这部分研究也为从事并行CFD模拟效率优化的研究者提供了框架与模型基础,有助于继续深入地开展关于并行效率优化的相关研究工作。2.提出了基于条件数特征分析的静态网格划分方法——FMetis（第三章）以最小化全模拟过程时间开销为目标,提出了一种控制迭代收敛速度的静态网格划分方法——FMetis。针对线性系统数值特征可能随着模拟时间步推进而不断变化的问题,基于考虑条件数特征以迭代收敛速度为目标的线性系统划分理论,分析典型控制方程FVM离散过程中网格单元face面积对条件数的影响,提出了静态网格划分方法FMetis。FMetis基于标准图划分模型,引入face面积作为划分指导因子,以优化全模拟过程迭代收敛速度为目标。数值实验结果表明,FMetis易于实现、快速高效,可以有效控制非均匀网格应用中各个时间步的迭代收敛速度,总体模拟时间优化比例达到15%-60%。3.提出了面向复杂流体应用的动态网格重划分方法——DMRPar（第四章）针对线性系统数值特征随流场变化而剧烈变化的复杂流体应用,仍然考虑以最小化全模拟过程时间开销为目标,提出了一种在尽可能控制重划分开销的前提下控制迭代收敛速度的动态重划分方法——DMRPar。以当前时间步迭代收敛速度为目标,提出了基于流场信息和基于矩阵元素信息两种网格重划分指导机制。针对全模拟过程中应当何时进行重划分的问题,提出了两种重划分触发机制:懒惰的周期性重划分,基于迭代次数监测的自适应重划分。基于多相流模拟案例的实验结果表明,相对于一次静态划分的方案,DMRPar在控制重划分额外开销的前提下,全模拟过程各个时间步的迭代次数减少约10%,总模拟时间减少约15%。4.提出了面向动网格应用的动态网格重划分方法——DRMRPar（第五章）针对网格拓扑结构随着时间步推进而自适应变化的动网格应用,仍然以最小化全模拟过程时间开销为目标,本文提出了一种综合考虑动态负载均衡和控制迭代收敛速度的动态重划分方法——DRMRPar。以当前时间步的负载均衡和迭代收敛速度为目标,建立了基于细化图结构和基于粗化图结构两种重划分模型。针对全模拟过程中应当何时进行重划分的问题,综合考虑负载不均衡度与迭代次数对并行计算效率的影响,设计了基于profiling信息的动态重划分触发机制。通过两个动网格CFD案例,验证了DRMRPar的重划分指导机制与触发机制,相对于传统动态负载均衡方法,总模拟时间减少可达13.4%-64.8%。
二、Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定（论文提纲范文）
（1）认知雷达波形时域分集与优化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 认知雷达研究现状 |
| 1.2.2 雷达波形分集与设计研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与结构安排 |
| 第2章 数学基础与算法框架 |
| 2.1 数学符号定义 |
| 2.2 任务场景与波形评价指标 |
| 2.2.1 弱目标检测与波形的自相关性能 |
| 2.2.2 目标估计识别与波形的信息提取性能 |
| 2.3 雷达波形设计的算法框架 |
| 2.3.1 下降方法 |
| 2.3.2 MM方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于互补编码的波形分集与设计 |
| 3.1 问题背景 |
| 3.2 互补编码波形及其多普勒敏感性 |
| 3.2.1 互补序列集与Golay互补对 |
| 3.2.2 互补编码波形的多普勒敏感问题 |
| 3.3 多普勒鲁棒的互补波形设计 |
| 3.3.1 信号模型 |
| 3.3.2 约束优化问题的建立 |
| 3.3.3 基于半定松弛的波形设计算法 |
| 3.3.4 基于块坐标下降的波形设计算法 |
| 3.4 多普勒鲁棒互补波形的认知发射策略 |
| 3.5 数值实验与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于准互补编码的波形分集与设计 |
| 4.1 问题背景 |
| 4.2 多普勒鲁棒的准互补波形设计 |
| 4.2.1 信号模型 |
| 4.2.2 约束优化问题的构建 |
| 4.2.3 基于相位梯度的波形设计算法 |
| 4.2.4 基于MM的波形设计算法 |
| 4.2.5 两种算法的联合使用 |
| 4.3 数值实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向扩展目标估计与识别的波形分集与设计 |
| 5.1 问题背景 |
| 5.2 面向目标估计与识别的认知雷达框架 |
| 5.3 基于多模型方法与波形分集的目标参数估计与识别 |
| 5.3.1 目标散射特性的统计建模 |
| 5.3.2 目标特征的动力学模型 |
| 5.3.3 参数估计与识别 |
| 5.3.4 关于先验知识库的讨论 |
| 5.4 基于互信息的波形设计 |
| 5.4.1 约束优化问题的构建 |
| 5.4.2 基于相位梯度的波形设计算法 |
| 5.5 数值实验与分析 |
| 5.5.1 基于合成数据的实验 |
| 5.5.2 基于电磁仿真数据的实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（2）基于可穿戴式传感器的人体动作捕获与识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 人体动作捕获技术发展现状 |
| 1.2.1 人体动作捕获技术分类 |
| 1.2.2 惯性动作捕获系统发展现状 |
| 1.3 论文研究的关键技术及研究现状 |
| 1.3.1 基于多传感器融合的姿态和位置测量 |
| 1.3.2 人体动作捕获系统初始化标定 |
| 1.3.3 基于可穿戴传感器的人体动作识别 |
| 1.4 研究内容及章节安排 |
| 第2章 人体运动学建模与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人体骨骼模型 |
| 2.3 人体姿态运动学 |
| 2.3.1 坐标系定义 |
| 2.3.2 单肢体的姿态描述 |
| 2.3.3 人体的关节约束 |
| 2.4 人体运动学 |
| 2.4.1 齐次坐标变换 |
| 2.4.2 基于根骨骼的人体正向运动学 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 单肢体的姿态和位置测量 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 MEMS惯性传感器的标定与补偿 |
| 3.2.1 MEMS惯性传感器测量误差模型 |
| 3.2.2 MEMS惯性传感器的标定 |
| 3.3 基于自适应四元数间接卡尔曼滤波器的姿态融合算法 |
| 3.3.1 MEMS惯性传感器测量模型 |
| 3.3.2 间接卡尔曼滤波器过程模型 |
| 3.3.3 间接尔曼滤波量测模型 |
| 3.3.4 自适应间接卡尔曼滤波器更新方程 |
| 3.3.5 姿态四元数估计 |
| 3.4 基于惯性传感器和UWB传感器的位置测量 |
| 3.4.1 UWB测量模型 |
| 3.4.2 UWB测量误差分析与补偿 |
| 3.4.3 UWB定位解算 |
| 3.4.4 基于惯性传感器和UWB传感器的位置融合算法 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 MEMS惯性传感器标定实验 |
| 3.5.2 姿态测量实验 |
| 3.5.3 基于惯性传感器和UWB传感器的位置测量实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于可穿戴传感器的人体运动捕获系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 姿态的度量与平均 |
| 4.2.1 姿态的度量定义 |
| 4.2.2 姿态的内蕴平均计算 |
| 4.3 基于手眼标定的传感器—人体坐标系标定 |
| 4.3.1 标定姿势定义 |
| 4.3.2 标定姿势数据采集和分割 |
| 4.3.3 传感器—人体坐标转换矩阵计算 |
| 4.4 人体参数估计 |
| 4.4.1 基于关节约束的关节参数估计 |
| 4.4.2 基于封闭关节链的肢体长度估计 |
| 4.5 基于可穿戴传感器的人体动作捕获系统软硬件设计 |
| 4.5.1 基于可穿戴传感器的人体动作捕获系统硬件设计 |
| 4.5.2 数据传输协议设计 |
| 4.5.3 上位机软件设计 |
| 4.6 实验结果与分析 |
| 4.6.1 传感器—人体坐标系标定实验 |
| 4.6.2 人体参数估计实验 |
| 4.6.3 人体动作捕获实验 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于DTW模板匹配的人体动作识别 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人体动作描述 |
| 5.3 基于DTW模板匹配的人体动作识别算法 |
| 5.3.1 人体动作信号预处理 |
| 5.3.2 基于DTW和姿态度量的人体动作相似度计算 |
| 5.3.3 基于DTW模板匹配的人体动作识别 |
| 5.4 基于时间序列平均的人体动作模板创建 |
| 5.4.1 基于DTW的时间序列平均问题 |
| 5.4.2 基于DTW的自适应全局时间序列平均 |
| 5.4.3 人体动作模板创建 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 时间序列平均实验结果与分析 |
| 5.5.2 手势实验结果与分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 ADBA算法的收敛性证明 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）射频指纹提取与识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词 |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 射频指纹技术研究历史与现状 |
| 1.2.1 射频指纹技术的起源 |
| 1.2.2 射频指纹技术通用框架 |
| 1.2.3 射频指纹的安全性 |
| 1.3 射频指纹的特点 |
| 1.3.1 唯一性 |
| 1.3.2 鲁棒性 |
| 1.3.3 长时不变性 |
| 1.3.4 独立性 |
| 1.3.5 统一性 |
| 1.3.6 可移植性 |
| 1.4 论文的研究内容与结构安排 |
| 第二章 射频指纹建模与盲频偏估计 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 射频指纹建模 |
| 2.2.1 通信标准容差 |
| 2.2.2 射频指纹模型 |
| 2.3 射频指纹建模仿真 |
| 2.3.1 直流偏置的影响 |
| 2.3.2 I/Q增益不平衡的影响 |
| 2.3.3 I/Q正交偏移误差的影响 |
| 2.3.4 I/Q两路滤波器偏差的影响 |
| 2.3.5 振荡器相位噪声的影响 |
| 2.3.6 功放非线性的影响 |
| 2.3.7 频偏的影响 |
| 2.3.8 混合参数的影响 |
| 2.4 基于差分星座轨迹图的盲频偏估计 |
| 2.4.1 系统模型 |
| 2.4.2 差分星座轨迹图的准对称性 |
| 2.4.3 频偏估计算法 |
| 2.4.4 带成型滤波器场景 |
| 2.4.5 ZigBee的差分星座轨迹图 |
| 2.4.6 仿真结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多采样卷积神经网络的鲁棒射频指纹识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号采集与预处理 |
| 3.2.1 IEEE 802.15.4 调制方式 |
| 3.2.2 IEEE 802.15.4 帧格式 |
| 3.2.3 实验设置 |
| 3.2.4 预处理 |
| 3.3 半稳态现象和自适应ROI选择 |
| 3.3.1 ZigBee设备的半稳态现象 |
| 3.3.2 自适应ROI选择算法 |
| 3.4 多采样卷积神经网络 |
| 3.4.1 降采样阶段 |
| 3.4.2 局部卷积阶段 |
| 3.4.3 全连接阶段 |
| 3.4.4 切片技术 |
| 3.5 实验与结果分析 |
| 3.5.1 数据采集 |
| 3.5.2 基线卷积神经网络 |
| 3.5.3 网络深度选择 |
| 3.5.4 ROI选择 |
| 3.5.5 CNN2和MSCNN的比较 |
| 3.5.6 MSCNN的最终性能评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于半稳态信号的射频指纹技术 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 瞬态信号、稳态信号与半稳态信号 |
| 4.2.1 稳态与瞬态 |
| 4.2.2 现有的瞬态信号定义 |
| 4.2.3 CC2530设备的瞬态信号和半稳态信号 |
| 4.3 半稳态信号结束点的检测 |
| 4.3.1 差分信号分布 |
| 4.3.2 基于差分相位滑动标准差的贝叶斯渐升变点检测 |
| 4.3.3 性能测试与分析 |
| 4.4 半稳态成因 |
| 4.4.1 CC2530设备电路图 |
| 4.4.2 功放对信号的直接影响 |
| 4.4.3 巴伦网络的影响 |
| 4.4.4 功放对电压的间接影响 |
| 4.4.5 功率设置对于半稳态的影响 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于降噪自编码器和部分信号叠加的射频指纹技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于降噪自编码的射频指纹识别方法 |
| 5.3 部分信号叠加方法 |
| 5.3.1 半稳态和稳态射频指纹 |
| 5.3.2 部分叠加策略 |
| 5.4 实验与结果分析 |
| 5.4.1 实验系统和数据采集 |
| 5.4.2 模型结构和参数 |
| 5.4.3 卷积神经网络vs卷积降噪自编码器 |
| 5.4.4 半稳态指纹vs稳态射频指纹 |
| 5.4.5 稳态信号单符号叠加 |
| 5.4.6 部分叠加后的最终性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结及主要贡献 |
| 6.2 进一步研究的方向 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）大规模MIMO系统的信号检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容和结构安排 |
| 第二章 大规模MIMO系统的信号检测技术 |
| 2.1 MIMO系统模型 |
| 2.2 信号检测算法 |
| 2.2.1 最大似然检测 |
| 2.2.2 线性检测算法 |
| 2.2.3 非线性检测算法 |
| 2.3 仿真分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于耦合切比雪夫迭代的信号检测算法 |
| 3.1 切比雪夫迭代 |
| 3.1.1 三项式切比雪夫迭代 |
| 3.1.2 并行切比雪夫迭代 |
| 3.2 耦合切比雪夫迭代 |
| 3.2.1 CCI信号检测算法 |
| 3.2.2 迭代初始值选择 |
| 3.2.3 CCI算法流程及收敛性分析 |
| 3.3 仿真结果和复杂度比较 |
| 3.3.1 仿真结果及分析 |
| 3.3.2 复杂度对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于N-ADMM的高精度信号检测算法 |
| 4.1 ADMM算法 |
| 4.1.1 凸优化方法 |
| 4.1.2 交替方向乘子法 |
| 4.2 改进的NSA算法 |
| 4.2.1 传统NSA算法 |
| 4.2.2 改进的NSA算法 |
| 4.3 N-ADMM算法 |
| 4.4 仿真结果和复杂度比较 |
| 4.4.1 仿真结果及分析 |
| 4.4.2 复杂度对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（5）上肢柔性动力外骨骼系统设计及应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 动力外骨骼系统的概念 |
| 1.2 动力外骨骼的研究进展 |
| 1.2.1 早期的外骨骼发展 |
| 1.2.2 美国的外骨骼项目 |
| 1.2.3 欧洲的外骨骼研究 |
| 1.2.4 亚洲的外骨骼研究 |
| 1.2.5 其他国家的外骨骼研究 |
| 1.2.6 国内的外骨骼研究 |
| 1.3 上肢柔性动力外骨骼系统的关键技术及研究难点 |
| 1.4 论文研究目的及主要研究内容 |
| 2 上肢柔性动力外骨骼系统设计 |
| 2.1 人体上肢关节运动机理研究 |
| 2.1.1 上肢生理结构 |
| 2.1.2 上肢关节运动分析 |
| 2.1.3 上肢运动测量分析 |
| 2.2 上肢柔性动力外骨骼机械结构 |
| 2.2.1 外骨骼机构本体设计 |
| 2.2.2 肩关节结构设计 |
| 2.2.3 肘关节结构设计 |
| 2.3 外骨骼驱动系统 |
| 2.4 外骨骼传感器系统 |
| 2.5 外骨骼控制系统 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 上肢柔性动力外骨骼机构设计 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 螺旋理论 |
| 3.1.1 两轴线间的关系 |
| 3.2 一种基于约束支链的混联机构构型综合方法 |
| 3.2.1 运动轴线的约束关系 |
| 3.2.2 等效约束支链 |
| 3.2.3 构型综合方法 |
| 3.3 带有约束支链的2RnT混联机构构型综合 |
| 3.3.1 过自由度并联平台构型设计 |
| 3.3.2 转动约束支链构型综合 |
| 3.3.3 装配混联机构 |
| 3.4 柔性外骨骼机构设计 |
| 3.4.2 肩关节机构设计 |
| 3.4.2 肘关节机构设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 上肢柔性动力外骨骼运动学分析 |
| 4.1 柔性元件的建模分析 |
| 4.1.1 样条伪刚体模型 |
| 4.1.2 样条伪刚体动力学方程 |
| 4.1.3 样条伪刚体特征参数优化 |
| 4.2 运动支链运动学分析 |
| 4.2.1 样条科瑟拉模型 |
| 4.2.2 驱动组件运动学分析 |
| 4.3 上肢柔性动力外骨骼系统运动学分析 |
| 4.3.1 外骨骼肩关节运动学分析 |
| 4.3.2 外骨骼肘关节运动学分析 |
| 4.3.3 工作空间分析 |
| 4.4 仿真实验及分析 |
| 4.4.1 样条伪刚体模型仿真 |
| 4.4.2 外骨骼运动仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于多传感器信息融合的上肢多关节运动意图识别 |
| 5.1 上肢解剖学分析 |
| 5.2 实验平台设计与搭建 |
| 5.2.1 表面肌电传感器设计 |
| 5.2.2 姿态传感器设计 |
| 5.2.3 六维力传感器设计 |
| 5.2.4 实验平台设计 |
| 5.3 上肢运动实验数据预处理 |
| 5.3.1 小波变换 |
| 5.3.2 肌电力映射矩阵 |
| 5.3.3 伪逆矩阵 |
| 5.4 意图识别算法 |
| 5.4.1 算法模型 |
| 5.4.2 直接训练法 |
| 5.4.3 预处理训练法 |
| 5.4.4 转换矩阵训练法 |
| 5.5 仿真实验及分析 |
| 5.5.1 肌电信号数据处理分析 |
| 5.5.2 神经训练结果分析 |
| 5.5.3 实验结果讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于模糊控制器的外骨骼控制策略研究 |
| 6.1 人机运动协调控制策略 |
| 6.2 外骨骼控制算法研究 |
| 6.2.1 基于多传感器的驱动力分析 |
| 6.2.2 关节电机驱动器设计 |
| 6.2.3 模糊控制器设计 |
| 6.2.4 控制算法的实现 |
| 6.3 康复训练控制策略 |
| 6.3.1 改进的人工势场法 |
| 6.3.2 外骨骼运动轨迹规划算法 |
| 6.3.3 康复训练控制算法的实验 |
| 6.4 仿真实验及分析 |
| 6.4.1 外骨骼助力运动控制实验 |
| 6.4.2 外骨骼康复训练控制实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 论文主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于迭代原理的ECT图像重建算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 目前的主要技术难点 |
| 1.4 论文的研究内容及结构安排 |
| 1.4.1 论文的研究内容 |
| 1.4.2 论文的主要创新点 |
| 1.4.3 论文的结构安排 |
| 第2章 基于有限元建模与计算的电容层析成像正问题 |
| 2.1 ECT正问题 |
| 2.2 基于有限元软件的ECT模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 经典电容层析成像图像重构算法分析与对比 |
| 3.1 线性反投影算法 |
| 3.2 标准Tikhonov算法 |
| 3.3 共轭梯度算法 |
| 3.4 Landweber算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 迭代原理及ECT图像重建 |
| 4.1 迭代法简介 |
| 4.2 基于SOR迭代的ECT图像重建算法 |
| 4.3 基于SSOR迭代的ECT图像重建算法 |
| 4.4 基于多准则约束的ECT图像重建算法 |
| 4.4.1 图像重建准则 |
| 4.4.2 多准则约束的ECT图像重建算法 |
| 4.4.3 图像重建结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于改进Landweber算法的ECT图像重建 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于同伦摄动改进Landweber算法 |
| 5.3 基于Steffensen-Landweber加速的ECT图像重建算法 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）立柱式平台涡激运动计算方法与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 深海浮式平台的涡激运动问题 |
| 1.2 涡激运动的研究现状 |
| 1.2.1 模型试验方法 |
| 1.2.2 基于CFD的数值方法 |
| 1.3 涡激运动数值模拟的关键问题 |
| 1.3.1 高雷诺数大分离流动 |
| 1.3.2 系泊与漂浮特性 |
| 1.3.3 运动边界问题 |
| 1.4 涡激运动的数值计算软件 |
| 1.4.1 已有计算软件 |
| 1.4.2 本文开发的计算软件 |
| 1.5 本文主要工作和创新点 |
| 1.5.1 本文主要工作内容 |
| 1.5.2 本文的工作特色及主要创新点 |
| 第二章 涡激运动求解器的理论与数值方法 |
| 2.1 流体运动控制方程 |
| 2.1.1 连续性方程和动量方程 |
| 2.1.2 速度压力解耦 |
| 2.1.3 棋盘状压力场处理 |
| 2.1.4 非正交网格修正 |
| 2.1.5 控制方程离散 |
| 2.2 湍流模拟方法 |
| 2.2.1 雷诺平均方法和SST k-ω 模型 |
| 2.2.2 大涡模拟方法及亚格子模型 |
| 2.2.3 湍流近壁面边界层流动处理 |
| 2.2.4 分离涡模拟方法 |
| 2.2.5 基于SST模型的分离涡模拟 |
| 2.3 弹簧系泊系统理论和方法 |
| 2.3.1 弹簧-质量模型 |
| 2.3.2 弹簧系泊模型 |
| 2.4 六自由度运动方程 |
| 2.4.1 坐标系定义及转换 |
| 2.4.2 力和力矩求解 |
| 2.4.3 运动方程的建立 |
| 2.5 动网格技术 |
| 2.5.1 变形网格 |
| 2.5.2 动态重叠网格 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 涡激运动求解器VIM-FOAM-SJTU的开发 |
| 3.1 开发背景介绍 |
| 3.2 分离涡模拟模块 |
| 3.2.1 OpenFOAM中的分离涡模拟 |
| 3.2.2 分离涡模拟方法与重叠网格结合 |
| 3.3 动网格模块 |
| 3.3.1 OpenFOAM中的动网格 |
| 3.3.2 动态重叠网格 |
| 3.4 六自由度运动模块 |
| 3.5 重叠网格模块 |
| 3.6 求解器主要模块及求解流程 |
| 3.6.1 流场求解模块流程 |
| 3.6.2 高雷诺数模块流程 |
| 3.6.3 弹簧系泊模块流程 |
| 3.6.4 六自由度运动模块流程 |
| 3.6.5 重叠网格模块流程 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 单柱式结构物的绕流及涡激运动特性研究 |
| 4.1 无限长圆柱绕流 |
| 4.1.1 几何模型和计算域网格划分 |
| 4.1.2 圆柱升阻力系数 |
| 4.1.3 时间平均统计结果 |
| 4.1.4 瞬时流场特征 |
| 4.2 有限长圆柱绕流 |
| 4.2.1 几何模型和计算域网格划分 |
| 4.2.2 光滑圆柱周围流场特征 |
| 4.2.3 螺旋侧板的影响 |
| 4.3 Spar平台涡激运动 |
| 4.3.1 平台主尺度 |
| 4.3.2 计算域和网格划分 |
| 4.3.3 运动响应分析 |
| 4.3.4 无量纲振幅比 |
| 4.4 浮筒涡激运动 |
| 4.4.1 几何模型和计算域网格划分 |
| 4.4.2 自由衰减结果 |
| 4.4.3 运动响应分析 |
| 4.4.4 流场分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 四立柱半潜式平台绕流及涡激运动特性研究 |
| 5.1 方柱和四立柱绕流特点 |
| 5.1.1 方柱绕流特点 |
| 5.1.2 四立柱绕流特点 |
| 5.2 四立柱半潜式平台模型 |
| 5.2.1 网格划分和边界条件 |
| 5.3 四立柱半潜式平台绕流特性 |
| 5.3.1 计算工况 |
| 5.3.2 立柱表面压力系数 |
| 5.3.3 流体力系数 |
| 5.3.4 立柱漩涡脱落频率 |
| 5.3.5 流场分析 |
| 5.4 四立柱半潜式平台涡激运动特性 |
| 5.4.1 计算工况 |
| 5.4.2 数值模拟对比验证 |
| 5.4.3 运动响应及受力分析 |
| 5.4.4 流场分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 八立柱半潜式平台绕流及涡激运动特性研究 |
| 6.1 八立柱半潜式平台简介 |
| 6.1.1 平台设计背景 |
| 6.1.2 已有模型试验数据 |
| 6.2 八立柱半潜式平台绕流特性 |
| 6.2.1 平台几何参数 |
| 6.2.2 计算模型和网格划分 |
| 6.2.3 网格收敛性验证 |
| 6.2.4 计算结果 |
| 6.3 八立柱半潜式平台自由衰减计算 |
| 6.3.1 系泊系统模拟 |
| 6.3.2 静态位移和自由衰减试验 |
| 6.4 涡激运动响应分析 |
| 6.4.1 涡激运动时历及运动轨迹 |
| 6.4.2 涡激首摇现象 |
| 6.4.3 涡激运动的锁定现象 |
| 6.4.4 流场分析 |
| 6.4.5 流体力系数分析 |
| 6.5 来流角度对涡激运动的影响 |
| 6.5.1 来流角度定义 |
| 6.5.2 计算网格生成 |
| 6.5.3 运动响应分析 |
| 6.5.4 频率成分分析 |
| 6.5.5 瞬时流场分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 进一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（8）动力学问题的高精度算法及其在燃气轮机工程的探索（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 主要缩写表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 Hamilton系统的数值算法 |
| 1.2.2 时间有限元方法 |
| 1.2.3 线性Hamilton系统数值算法的不足 |
| 1.2.4 非线性Hamilton系统数值算法的不足 |
| 1.2.5 非线性偏微分方程(Navier-Stokes方程)的数值算法 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 本文主要构成及创新点 |
| 第二章 Hamilton系统及其数值方法 |
| 2.1 Hamilton系统 |
| 2.2 Hamilton系统的辛结构 |
| 2.2.1 辛算法 |
| 2.2.2 常见的辛算法 |
| 2.3 Hamilton系统的守恒规律 |
| 2.4 数值算例阐明Hamilton系统的特性 |
| 2.4.1 辛算法对系统结构的保持 |
| 2.4.2 辛算法对系统守恒规律的保持 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 时间有限元方法求解Hamilton系统 |
| 3.1 时间间断有限元方法的基本知识 |
| 3.2 时间间断有限元方法求解线性Hamilton系统 |
| 3.2.1 无相位误差加权间断时间有限元方法(WDG-PDF) |
| 3.2.2 WDG-PDF算法数值算例 |
| 3.3 自适应时间有限元方法求解非线性Hamilton系统 |
| 3.3.1 自适应时间有限元算法(A-TFEM) |
| 3.3.2 自适应时间有限元方法的保辛和保能量特性 |
| 3.4 自适应时间有限元方法数值算例 |
| 3.4.1 Vander Pol振荡器 |
| 3.4.2 单摆运动 |
| 3.4.3 Huygens振子 |
| 3.4.4 三重旋转反对称Hamilton系统 |
| 3.4.5 Henon-Heiles系统 |
| 3.4.6 Kepler系统 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 燃气轮机动态过程的时间有限元方法 |
| 4.1 燃气轮机的动态过程的数学模型 |
| 4.1.1 牛顿形式 |
| 4.1.2 Hamilton形式 |
| 4.2 有精确解的燃气轮机动态过程的数学模型 |
| 4.2.1 模型一 |
| 4.2.2 模型二 |
| 4.3 三轴燃气轮机动态过程的时间有限元仿真 |
| 4.3.1 供油规律与转子转动角速度呈线性关系 |
| 4.3.2 供油规律与转子转动角速度呈抛物线关系 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 偏微分方程(Navier-Stokes方程)数值方法的研究分析 |
| 5.1 混合有限元方法(GRPC) |
| 5.2 投影法 |
| 5.3 增量压力矫正算法(IPCS) |
| 5.4 Gauge方法 |
| 5.5 Gauge Uzawa方法 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 改进Gauge算法(MGM) |
| 6.1 改进Gauge方法(MGM) |
| 6.1.1 MGM算法基本方程及计算过程 |
| 6.1.2 边界条件讨论 |
| 6.1.3 初值条件 |
| 6.2 MGM算法有限元离散方案及求解 |
| 6.2.1 MGM方法α?p的选择 |
| 6.2.2 MGM方法空间有限元离散 |
| 6.2.3 MGM时间有限元离散 |
| 6.2.4 时间层采用向后欧拉差分 |
| 6.2.5 MGM方法计算流程 |
| 6.2.6 时空步长的选择 |
| 6.2.7 代数方程组求解器选择 |
| 6.3 稳定性和误差分析 |
| 6.4 MGM方法数值算例 |
| 6.4.1 二维方腔环流(有解析解) |
| 6.4.2 [0, 1] × [0, 1] 方腔驱动问题 |
| 6.4.3 圆柱绕流 |
| 6.4.4 后台阶流 |
| 6.4.5 双出口Y型流场 |
| 6.4.6 Beltrami流(3D) |
| 6.4.7 三维的圆球绕流 |
| 6.4.8 MGM方法求解Boussinesq方程 |
| 6.5 叶型和叶栅流动 |
| 6.5.1 绕NACA叶型流动 |
| 6.5.2 轴流压气机叶栅中的流动 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 |
（9）组合动力可重复使用运载器轨迹设计与制导方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 组合动力技术 |
| 1.2.2 可重复使用运载器技术 |
| 1.3 相关技术理论 |
| 1.3.1 轨迹设计技术 |
| 1.3.2 制导技术 |
| 1.4 论文的主要内容及安排 |
| 第二章 组合动力可重复使用运载器运动建模 |
| 2.1 常用坐标系的定义及转换 |
| 2.1.1 坐标系的定义 |
| 2.1.2 描述坐标系空间方位关系的欧拉角 |
| 2.1.3 基于欧拉角的转换矩阵 |
| 2.2 一般运动模型的建立 |
| 2.3 运动模型的简化 |
| 2.3.1 上升段简化运动模型的构建 |
| 2.3.2 再入段简化运动模型的构建 |
| 2.4 运载器气动及发动机推力建模与分析 |
| 2.4.1 薄板样条插值方法原理 |
| 2.4.2 运载器气动数据的处理及建模 |
| 2.4.3 运载器推力数据的处理及建模 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 上升段最优参考轨迹设计方法研究 |
| 3.1 上升段轨迹设计问题分析及处理 |
| 3.1.1 上升段飞行特点 |
| 3.1.2 上升段轨迹设计问题描述 |
| 3.1.3 运动模型的处理 |
| 3.2 运载器水平起飞速度分析 |
| 3.3 基于hp自适应伪谱法的最优轨迹设计原理 |
| 3.3.1 Lagrange插值方法 |
| 3.3.2 轨迹离散化与优化求解方法 |
| 3.3.3 hp自适应更新过程 |
| 3.3.4 hp自适应伪谱法优化流程 |
| 3.4 轨迹优化仿真验证及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 上升段实时反馈跟踪制导方法研究 |
| 4.1 上升段制导问题分析 |
| 4.1.1 上升段制导的特点及性能 |
| 4.1.2 上升段反馈跟踪制导设计描述 |
| 4.2 基于LQR的实时反馈跟踪制导方法 |
| 4.2.1 有限时间状态调节器简介 |
| 4.2.2 状态方程的线性化 |
| 4.2.3 基于有限时间状态调节器的跟踪制导律设计 |
| 4.2.4 制导仿真验证及分析 |
| 4.3 基于反馈线性化与模糊逻辑的实时反馈跟踪制导方法 |
| 4.3.1 基于反馈线性化的节流阀校正方法 |
| 4.3.2 基于模糊控制器的攻角指令校正方法 |
| 4.3.3 基于联合校正的跟踪制导律设计 |
| 4.3.4 制导仿真验证及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 再入段轨迹设计与制导方法研究 |
| 5.1 再入段轨迹设计与制导问题分析 |
| 5.1.1 运载器再入飞行特点 |
| 5.1.2 再入飞行约束分析 |
| 5.2 初始下降段制导律设计 |
| 5.2.1 攻角剖面及倾侧角设计 |
| 5.2.2 交班点条件的推导 |
| 5.3 基于H-V剖面的轨迹设计与制导方法研究 |
| 5.3.1 再入走廊的构建 |
| 5.3.2 基于航程可调的参数化H-V剖面设计 |
| 5.3.3 倾侧角的确定及高度跟踪律设计 |
| 5.4 再入段制导仿真验证及分析 |
| 5.4.1 标称条件下的仿真 |
| 5.4.2 偏差条件下的仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）面向并行CFD迭代计算的网格划分关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 CFD技术的发展 |
| 1.1.2 并行CFD模拟与网格划分 |
| 1.2 相关工作 |
| 1.2.1 并行计算角度的网格划分 |
| 1.2.2 数值计算角度的网格划分 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 主要创新 |
| 1.5 论文组织 |
| 第二章 控制迭代收敛速度的网格划分框架与模型 |
| 2.1 网格划分与并行迭代计算效率分析 |
| 2.1.1 并行PCG迭代求解方法 |
| 2.1.2 一个简单的CFD案例 |
| 2.1.3 网格划分与线性系统划分 |
| 2.2 控制迭代收敛速度的网格划分框架 |
| 2.2.1 研究需求 |
| 2.2.2 框架结构与关键功能模块设计 |
| 2.2.3 基于框架的并行CFD模拟工作流程 |
| 2.3 控制迭代收敛速度的网格划分模型 |
| 2.3.1 目标函数建模 |
| 2.3.2 划分时间开销 |
| 2.3.3 迭代收敛速度 |
| 2.3.4 单个迭代步时间开销 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 实验方法 |
| 2.4.2 实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于条件数特征分析的静态网格划分—FMetis |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.1.1 基于条件数特征的线性系统划分 |
| 3.1.2 线性系统数值特征变化初步认识 |
| 3.2 基于FVM离散过程的条件数特征提取 |
| 3.2.1 控制方程FVM离散格式 |
| 3.2.2 系数矩阵元素离散来源 |
| 3.2.3 条件数影响因素提取 |
| 3.3 FMetis设计与实现 |
| 3.3.1 FMetis划分模型 |
| 3.3.2 FMetis框架设计 |
| 3.3.3 FMetis模块实现 |
| 3.4 实验验证 |
| 3.4.1 实验方法 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向复杂流体应用的动态网格重划分—DMRPar |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.1.1 复杂流体应用数值特征认识 |
| 4.1.2 静态网格划分方法的局限性 |
| 4.2 DMRPar单次重划分模型 |
| 4.2.1 考虑迭代收敛速度的重划分 |
| 4.2.2 基于面场数据的指导机制 |
| 4.2.3 基于矩阵元素的指导机制 |
| 4.3 DMRPar重划分触发机制设计 |
| 4.3.1 懒惰的周期性策略 |
| 4.3.2 基于迭代次数监测的自适应策略 |
| 4.4 DMRPar框架设计与工作流程 |
| 4.4.1 DMRPar框架设计 |
| 4.4.2 DMRPar工作流程 |
| 4.5 DMRPar关键模块实现 |
| 4.5.1 网格描述 |
| 4.5.2 分布式图构建 |
| 4.5.3 重划分引擎 |
| 4.5.4 数据迁移重构 |
| 4.6 实验验证 |
| 4.6.1 实验方法 |
| 4.6.2 实验结果 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 面向动网格应用的动态网格重划分—DRMRPar |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.1.1 并行CFD应用中的动网格技术 |
| 5.1.2 AMR应用线性系统数值特征认识 |
| 5.2 DRMRPar单次重划分模型 |
| 5.2.1 基于细化图结构的重划分 |
| 5.2.2 基于粗化图结构的重划分 |
| 5.3 DRMRPar重划分触发机制设计 |
| 5.3.1 负载不均衡度与并行计算效率 |
| 5.3.2 基于profiling信息的重划分触发机制 |
| 5.4 DRMRPar框架设计与工作流程 |
| 5.4.1 DRMRPar框架设计 |
| 5.4.2 DRMRPar工作流程 |
| 5.5 DRMRPar关键模块实现 |
| 5.5.1 网格描述 |
| 5.5.2 分布式图构建 |
| 5.5.3 重划分引擎 |
| 5.6 实验验证 |
| 5.6.1 实验方法 |
| 5.6.2 实验结果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 课题研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、Chebyshev加速法在斜对称化情况下迭代参数ρ_n的确定（论文参考文献）
- [1]认知雷达波形时域分集与优化设计研究[D]. 吴中杰. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [2]基于可穿戴式传感器的人体动作捕获与识别研究[D]. 刘玉焘. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [3]射频指纹提取与识别技术研究[D]. 俞佳宝. 东南大学, 2020(01)
- [4]大规模MIMO系统的信号检测算法研究[D]. 邱诗凯. 国防科技大学, 2019(02)
- [5]上肢柔性动力外骨骼系统设计及应用研究[D]. 唐鸿雁. 北京交通大学, 2019
- [6]基于迭代原理的ECT图像重建算法研究[D]. 张道亮. 西北师范大学, 2019(06)
- [7]立柱式平台涡激运动计算方法与应用研究[D]. 赵伟文. 上海交通大学, 2019(06)
- [8]动力学问题的高精度算法及其在燃气轮机工程的探索[D]. 朱帅. 上海交通大学, 2019(06)
- [9]组合动力可重复使用运载器轨迹设计与制导方法研究[D]. 郑明月. 国防科技大学, 2018(01)
- [10]面向并行CFD迭代计算的网格划分关键技术研究[D]. 汪淼. 国防科技大学, 2017(02)